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) (Batch edit: replace PCRE \{\{youtubelink\|([^\}]*)\}\} with {{youtubelink|\1}}{{letscomment}}) |
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=1|refresh_time=2018-10-11T00:28:0519T21:42:00.812652013805|vimeo_comments=0|vimeo_plays=37|youtube_comments=0|youtube_plays=247}} |
Версия 18:42, 19 октября 2018
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:284 Comments:1