ISSN 1991-2927
 

АПУ № 2 (60) 2020

Автор: "Сухов Сергей Владимирович"

/table>

УДК 004.853

Сергеев Вячеслав Андреевич, доктор технических наук, профессор, окончил физический факультет Горьковского государственного университета им. Н.И. Лобачевского. Директор Ульяновского филиала Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова Российской академии наук, заведующий кафедрой «Радиотехника, опто- и наноэлектроника» Ульяновского государственного технического университета (УлГТУ). Имеет монографии, статьи и изобретения в области исследования характеристик полупроводниковых приборов и интегральных схем, измерения их тепловых параметров. [e-mail: sva@ ulstu.ru]В.А. Сергеев,

Леонтьев Михаил Юрьевич, окончил аспирантуру факультета математики, информационных и авиационных технологий Ульяновского государственного университета (УлГУ). Младший научный сотрудник Научно-исследовательского технологического института им. С.П. Капицы УлГУ, ведущий инженер УФИРЭ им. В.А. Котельникова РАН. Имеет 8 статей, 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. Область научных интересов: машинное обучение и робототехника. [e-mail: ulstaer@gmail.com]М.Ю. Леонтьев,

Ислентьева Виктория Юрьевна, студент факультета информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет 2 статьи. Область научных интересов: машинное обучение. [e-mail: viksaskin@yandex.ru]В.Ю. Ислентьева

Сухов Сергей Владимирович, кандидат физико-математических наук, окончил филиал Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова в г. Ульяновске. Старший научный сотрудник УФИРЭ им. В.А. Котельникова РАН, доцент кафедры «Прикладная математика и информатика» УлГТУ. Имеет монографию, 90 статей, 2 патента на изобретения. Область научных интересов: оптика, вычислительная нейробиология, машинное обучение. [e-mail: ssukhov@ ulireran.ru]С.В. Сухов

Апробация генеративных подходов к обмену знаниями в нейронных сетях60_8.pdf

Способность к взаимодействию и обмену знаниями между искусственными нейронными сетями (ИНС) является критичной для дальнейшего развития сферы искусственного интеллекта. Один из методов обмена знаниями между нейронными сетями может быть основан на генерации искусственных тренировочных данных с помощью дополнительных генеративных моделей, получивших в последнее время широкое распространение. Для повышения эффективности подобных методов необходимо дальнейшее улучшение качества генерируемых искусственных тренировочных данных, создаваемых генеративными моделями. В данной работе предлагаются и тестируются несколько методов улучшения характеристик одного из классов генеративных моделей – вариационных автокодировщиков (ВАК). Улучшения касались как самой процедуры тренировки ВАК, так и изменения архитектуры модели. Методы улучшения качества генерируемых тренировочных данных ВАК проанализированы с точки зрения их эффективности для обмена знаниями между ИНС. Эксперименты по обмену знаниями между ИНС были проведены с использованием общедоступных наборов тренировочных данных.

Генеративные сети, вариационные автокодировщики, нейронные сети, машинное обучение, классификация изображений, обмен знаниями.

2020_ 2

Рубрика: Искусственный интеллект

Тематика: Искусственный интеллект.

УДК 004.852

Михеев Александр Вячеславович, Ульяновский областной центр новых информационных технологий при УлГТУ, окончил Ульяновский государственный технический университет. Программист Ульяновского областного центра новых информационных технологий при УлГТУ. Область научных интересов - машинное обучение. [e-mail: a.miheev@simcase.ru]А.В. Михеев,

Святов Кирилл Валерьевич, Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, окончил УлГТУ. Декан факультета информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет 40 статей, 3 монографии, учебное пособие, 4 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ. Область научных интересов - машинное обучение и робототехника. [e-mail: k.svyatov@ulstu.ru]К.В. Святов,

Канин Даниил Павлович, Ульяновский государственный технический университет, студент факультета информационных систем и технологий УлГТУ, кафедра «Вычислительная техника». Победитель соревнований по робототехнике. Область научных интересов - машинное обучение. [e-mail: dan-kan@mail.ru]Д.П. Канин,

Сухов Сергей Владимирович, Ульяновский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, кандидат физико-математических наук, окончил филиал Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова в г. Ульяновске. Старший научный сотрудник Ульяновского филиала Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН. Имеет монографию, 70 статей, 2 патента на изобретения. Область научных интересов: оптика, вычислительная нейробиология, машинное обучение. [e-mail: ssukhov@knights.ucf.edu]С.В. Сухов,

Тронин Вадим Георгиевич, Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, окончил УлГТУ. Доцент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет более 50 публикаций, учебное пособие. Область научных интересов: управление проектами, наукометрия, теория решения изобретательских задач. [e-mail: v.tronin@ulstu.ru]В.Г. Тронин

Сегментация сцен в задачах навигации автономного автомобиля с использованием нейросетевых моделей с вниманием55_5.pdf

В статье рассматривается процесс проектирования программного модуля для распознавания дорожных знаков. Данный модуль предназначен для использования в автоматизированной системе управления беспилотным автомобилем и разрабатывается в Ульяновском государственном техническом университете.Одной из главных задач, решаемых при создании систем технического зрения, в том числе для беспилотного транспорта, является создание размеченной выборки, достаточной для обучения нейросетевых моделей. При этом в задаче семантической сегментации сцены подготовка большой выборки может потребовать значительных трудозатрат на «ручную» разметку. В статье рассмотрена модель сверточной сети с мягким механизмом внимания. Данная сеть обучена задаче классификации с возможностью извлечения из внутреннего состояния маски внимания, которую можно использовать для семантической сегментации изображения. Подобный подход позволяет существенно снизить затраты на разметку данных.

Искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение, компьютерное зрение, сети с вниманием.

2019_ 1

Рубрика: Информационные системы

Тематика: Информационные системы.



УДК 004.852

Михеев Александр Вячеславович, Ульяновский государственный технический университет, окончил Ульяновский государственный технический университет. Программист Ульяновского областного центра новых информационных технологий при УлГТУ. Область научных интересов - машинное обучение. [e-mail: a.miheev@simcase.ru]А.В. Михеев,

Святов Кирилл Валерьевич, Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, окончил УлГТУ. Декан факультета информационных систем и технологий УлГТУ. Опубликовано 40 статей, 3 монографии, 1 учебное пособие, получено 4 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ. Область научных интересов - машинное обучение и робототехника. [e-mail: k.svyatov@ulstu.ru]К.В. Святов,

Сухов Сергей Владимирович, Ульяновский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, кандидат физико-математических наук, окончил филиал Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова в г. Ульяновске. Старший научный сотрудник Ульяновского филиала Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН. Опубликованы 1 монография, 70 статей, получено 2 патента на изобретения. Область научных интересов - оптика, вычислительная нейробиология, машинное обучение. [e-mail: ssukhov@knights.ucf.edu]С.В. Сухов,

Канин Даниил Павлович, Ульяновский государственный технический университет, студент факультета информационных систем и технологий УлГТУ, победитель соревнований по робототехнике. Область научных интересов - машинное обучение. [e-mail: dan-kan@mail.ru]Д.П. Канин,

Акимов Яков Андреевич, Ульяновский государственный технический университет, студент факультета информационных систем и технологий УлГТУ, победитель соревнований по робототехнике. Область научных интересов - машинное обучение. [e-mail: yasha.akimov.73@gmail.com]Я.А. Акимов,

Волков Павел Михайлович, Ульяновский государственный технический университет, студент факультета информационных систем и технологий УлГТУ, победитель соревнований по робототехнике. Область научных интересов - машинное обучение. [e-mail: p.vollkkoff@yandex.ru]П.М. Волков

Изменение освещения сцен при помощи каскада нейронных сетей54_7.pdf

В статье рассматривается процесс моделирования искусственного освещения поверхностей с учетом теней на выпуклых и вогнутых поверхностях с использованием методов машинного обучения и методов работы с трехмерными объектами.Несмотря на многообразие приложений для обработки фотографий (LightRoom, Photoshop, Snapchat, Instagram и многие другие), есть проблема, связанная с корректным моделированием освещения на поверхностях, обусловленная свойствами самого формата данных фотографии. Во-первых, фотография двумерная и содержит лишь косвенную информацию о трехмерных объектах, изображенных на ней. Во-вторых, фотография фиксирует определенное состояние объектов с определенным набором свойств, которых недостаточно для моделирования теней и освещения в других состояниях. Недостающую информацию трудно воссоздать классическими алгоритмами или эвристиками из-за большого количества параметров объектов для распознавания на фотографии и их возможных комбинаций. Однако методы машинного обучения способны аппроксимировать очень сложные функциональные связи на основе обучающих выборок. В данной статье описывается решение задачи моделирования искусственного освещения и теней на фотографии с использованием нескольких нейронных сетей, обученных на синтетических данных.

Искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение, компьютерное зрение.

2018_ 4

Рубрика: Искусственный интеллект

Тематика: Искусственный интеллект.


© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2018 Работает на Joomla!