Останнім часом штучний інтелект заволодів чималою низкою вирішень, що допомагають нам у повсякденному житті. Сьогодні системи "Розумного будинку" посіли значуще місце серед розробок у сфері інформаційних технологій. Проте величезні обсяги даних, що генеруються в них, та різноманітність форматів цих даних не дають змоги створити універсальний механізм для їх продуктивного оброблення. Тому інтеграція нейронних мереж, що найкраще підходить для розв'язання окремих задач, забезпечить нас високими показниками ефективності систем "Розумного будинку" з мінімально допустимими похибками прийнятих рішень. Рік у рік зростає інтерес до вирішення все більш складних завдань розпізнавання об'єктів через потреби в автоматизації формованого спілкування в інтелектуальних системах. Тому вдосконалення реалізації розпізнавання комп'ютерними системами зображення є актуальним. Для розв'язання цієї задачі запропоновано використання штучних нейронних мереж і нейрокомп'ютерів як найбільш прогресивних щодо проблем класифікації завдань на розпізнавання образів. Запропоновано велику кількість архітектур нейронних мереж для застосування під час розпізнавання об'єктів. Проте аналіз із запропонованих вирішень показує, що досі немає такої моделі, яка б була найкращою серед усіх отриманих параметрів продуктивності. Перспективи покращення архітектури вбачаються у згорткових нейронних мережах.

• Трінтіна Наталя Альбертівна (технічні науки)
• Негоденко Олена Василівна (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"