Обоснование выбора алгоритмов обучения и параметров нейронных сетей в целях навигации мобильных устройств внутри помещений — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
* [http://2015.secr.ru/lang/ru/program/submitted-presentations/justification-of-the-choice-learning-algorithms-of-neural-networks-for-indoor-mobile-positioning Страница доклада на сайте конференции] {{fblink|1659955410924140}} {{vklink|49}} <references/> <!-- --> [[Категория:SECR-2015]] [[Категория:Machine Learning]] [[Категория:Геолокация]] {{stats|disqus_comments=12|refresh_time=2018-10-19T21:42:002019-02-21T19:32:28.013805722574|vimeo_comments=0|vimeo_plays=37|youtube_comments=0|youtube_plays=247}}260}} |
Версия 16:32, 21 февраля 2019
Содержание
Аннотация
- Докладчик
- Павел Новиков
Рассмотрен пример системы навигации по радио-отпечаткам wi-fi точек доступа с использованием искусственных нейронных сетей.
Также рассмотрены различные алгоритмы обучения сетей для данной задачи.
Видео
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Слайды
Примечания и отзывы
Plays:297 Comments:2