Івашина, А.В.2024-06-202024-06-202024Івашина А. В. Вивчення існуючих моделей та нейромереж для розпізнавання образів з мінімізацією зусиль на додаткове тренування. Дослідження систем відеорозпізнавання, які не потребують навчання : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 113 – прикладна математика / наук. кер. А. В. Дворниченко. Суми : Сумський державний університет, 2024. 106 с.https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/95731У цій роботі досліджено методи розпізнавання та класифікації зображень за допомогою згорткових нейронних мереж (CNN) та навчання «з нуля» (ZSL). Розглянуто вибір активаційних функцій, оптимізаторів і метрик для оцінки моделей з метою досягнення найкращих результатів. Проведено підготовку та попередню обробку даних, машинне втілення CNN і ZSL, а також аналіз результатів експериментів. Показано ефективність обраних підходів для розпізнавання нових класів зображень без додаткового тренування. Виявлено переваги та недоліки кожного методу, що дозволяє окреслити напрямки для подальших досліджень і вдосконалення розглянутих моделей.ukcneглибоке навчанняdeep learningзгорткова нейронна мережаconvolutional neural networkнавчання «з нуля»zero-shot learningаналіз данихdata analysisВивчення існуючих моделей та нейромереж для розпізнавання образів з мінімізацією зусиль на додаткове тренування. Дослідження систем відеорозпізнавання, які не потребують навчанняStudy of existing models and neural networks for pattern recognition with minimized effort for additional training. Research of video recognition systems that do not require trainingBachelous paper