Glubokoe obuchenie w distancionnom zondirowanii

V ätoj knige predstawlen obzor tehnologii glubokogo obucheniq s razlichnyh tochek zreniq, takih kak sowremennye metody glubokogo obucheniq, podhody k glubokomu obucheniü, prilozheniq. Krome togo, rassmatriwaütsq potencial'nye problemy tehnologii glubokogo obucheniq. V dannom issledowanii predstawleny konwolücionnye nejronnye seti (CNN), kotorye qwlqütsq naibolee ispol'zuemym tipom DL-setej. Predstawlen obzor arhitektur glubokogo obucheniq CNN, kotorye chasto wstrechaütsq w literature, a takzhe ih sil'nye storony i ogranicheniq, opisano razwitie arhitektur CNN wmeste s ih osnownymi osobennostqmi, naprimer, AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet, GoogLeNet, Inception: ResNet nd Inception V3/ V4, SegNet, U Net, Point CNN i MASK R-CNN.Takzhe podrobno rassmatriwaetsq primenenie konwolücionnoj nejronnoj seti w distancionnom zondirowanii dlq izwlecheniq harakteristik. Obsuzhdaütsq problemy, s kotorymi stalkiwaetsq CNN