name: Методы и алгоритмы автоматического описания изображений на основе глубоких нейро-нечетких сетей состязательного обучения
keyword_list: автоматическое описание изображений глубокое обучение сверточные нейронные сети состязательное обучение генеративные нейронные сети состязательные нейронные сети
abstract: Диссертация посвящена исследованию и разработке методов автоматического описания изображений на основе нейро-нечетких сетей состязательного обучения. В работе предложены: генеративная нейросетевая модель автоматического описания изображений, отличающаяся совместным использованием сверточной сети для анализа изображений, рекуррентной сети для генерирования их текстовых описаний и сверточной сети для классификации сгенерированных описаний, а также способ обучения данной модели; разновидность гибридной сверточной нейро-нечеткой сети, предназначенная для повышения качества и оперативности классификации изображений, включающая в себя, помимо сверточных, субдискретизирующих и классификационного слоев, промежуточный слой нейронов для нечеткого разделения признакового пространства, а также предложен способ структурно-параметрической настройки таких сетей; создан метод автоматического описания изображений, основанный на применении предложенных генеративных нейросетевых и нейро-нечетких моделей и их состязательном обучении. Предложенные подходы позволили повысить качество автоматического описания изображений по сравнению с известными методами в среднем на 11% по различным количественным показателям.
chairman_dissertation_council.name: Александр
chairman_dissertation_council.surname: Еремеев
chairman_dissertation_council.patronymic: Павлович
chairman_dissertation_council.position: профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Николай
organization_supervisor.surname: Рогалев
organization_supervisor.patronymic: Дмитриевич
organization_supervisor.position: ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.15
rubrics.name: Распознавание образов. Обработка изображений
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Теоретические основы информатики
speciality_codes.code: 05.13.17
supervisors.fio: Борисов В.В.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Теоретические основы информатики
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Харламов А.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Тарасов В.Б.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГБОУ ВО "НИУ "МЭИ"
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "МЭИ"
protection_organization.ogrn: 1027700251644
protection_organization.supervisor_name: НИКОЛАЙ
protection_organization.supervisor_surname: РОГАЛЕВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ДМИТРИЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ФГБОУ ВО "НИУ "МЭИ"
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "МЭИ"
author_organization.ogrn: 1027700251644
author_organization.supervisor_name: НИКОЛАЙ
author_organization.supervisor_surname: РОГАЛЕВ
author_organization.supervisor_patronymic: ДМИТРИЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения