8 research outputs found

    Вложенное преобразование с сохранением семантики исходных данных

    Get PDF
    In the modern world, the data used to describe objects is often presented as sparse vectors with a large number of features. Working with them can be computationally inefficient, and often leads to overfitting; therefore, the data dimension reduction algorithms are used, one of which is auto encoders. In this article, we propose a new approach for evaluating the properties of the obtained vectors of lower dimension, as well as a loss function based on this approach. The idea of the suggested loss function is to evaluate the quality of preserving the semantic structure in the embedding space, and to add that metric to loss function to save object relations in the embedding space and thus save more useful information about objects. The results obtained show that using a combination of the mean squared loss function together with the suggested one allows to improve the quality of the embeddings.В современном мире данные, используемые для описания объектов, часто представлены в виде разряженных векторов с большим количеством признаков. Работа с такими данными является вычислительно неэффективной, что зачастую приводит к переобучению при моделировании. Поэтому используются алгоритмы понижения размерности данных, одними из которых являются автокодировщики. В статье предложен новый подход для оценки свойств полученных векторов меньшей размерности, а также основанная на этом подходе функция потерь. Идея предложенной функции потерь состоит в вычислении качества сохранения семантической структуры в пространстве вложений и добавлении этой метрики в функцию потерь, что позволяет сохранить отношения объектов в пространстве вложений и таким образом сохранить больше полезной информации об объектах. Полученные результаты показывают, что использование комбинации среднеквадратичной функции потерь вместе с предложенной позволяет улучшить качество полученных вложений

    Embedding With Preservation of Semantics of the Original Data

    Get PDF
    В современном мире данные, используемые для описания объектов, часто представлены в виде разряженных векторов с большим количеством признаков. Работа с такими данными является вычислительно неэффективной, что зачастую приводит к переобучению при моделировании. Поэтому используются алгоритмы понижения размерности данных, одними из которых являются автокодировщики. В статье предложен новый подход для оценки свойств полученных векторов меньшей размерности, а также основанная на этом подходе функция потерь. Идея предложенной функции потерь состоит в вычислении качества сохранения семантической структуры в пространстве вложений и добавлении этой метрики в функцию потерь, что позволяет сохранить отношения объектов в пространстве вложений и таким образом сохранить больше полезной информации об объектах. Полученные результаты показывают, что использование комбинации среднеквадратичной функции потерь вместе с предложенной позволяет улучшить качество полученных вложений.In the modern world, the data used to describe objects is often presented as sparse vectors with a large number of features. Working with them can be computationally inefficient, and often leads to overfitting; therefore, the data dimension reduction algorithms are used, one of which is auto encoders. In this article, we propose a new approach for evaluating the properties of the obtained vectors of lower dimension, as well as a loss function based on this approach. The idea of the suggested loss function is to evaluate the quality of preserving the semantic structure in the embedding space, and to add that metric to loss function to save object relations in the embedding space and thus save more useful information about objects. The results obtained show that using a combination of the mean squared loss function together with the suggested one allows to improve the quality of the embeddings

    The color images of infected crop field processing algorithm

    Get PDF
    Дудкин А. А.; Инютин А.В.; Ваткин М. Е. Алгоритм обработки цветных изображений зараженного пол

    Image merging algorithms using partially overlapped regions

    No full text
    The optimization merging problem is formulated by the use common criteria of matching. Two algorithms are proposed, those give near optimal solutions. Three or four fragments matching is used instead of known algorithms to obtain good merging. The algorithms are included in the system of image processing of integrated circuit layers

    Image merging algorithms using partially overlapped regions

    No full text
    The optimization merging problem is formulated by the use common criteria of matching. Two algorithms are proposed, those give near optimal solutions. Three or four fragments matching is used instead of known algorithms to obtain good merging. The algorithms are included in the system of image processing of integrated circuit layers

    Three-level neural network for data clusterization on images of infected crop field

    No full text
    The objective of this research was to use neural network approach for segmentation problem of agricultural landed-fields in remote sensing data. A neural network clusterization algorithm for segmentation of the color images of crop field infected by diseases that change usual color of agricultural plants is proposed. It can be applied for cartography of fields infected by plant diseases to reduce the use of plant protection products
    corecore