Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/280034
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКасьяник, А. С.
dc.contributor.authorЧернявская, Э. А.
dc.date.accessioned2022-05-24T13:13:31Z-
dc.date.available2022-05-24T13:13:31Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationКомпьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2022) : материалы III Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 21–22 апр. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (отв. ред.) [и др.]. – Минск : РИВШ, 2022. – С. 38-40.
dc.identifier.isbn978-985-586-561-3
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/280034-
dc.descriptionСекция «Системы машинного и глубокого обучения»
dc.description.abstractВ работе рассматриваются вопросы, связанные с задачей идентификации аромата адронных струй на основе сверточной и полносвязной нейронной сети. На базе созданного набора данных для генерации адронных струй в Pythia было получено, что сверточная и полносвязная нейронная сеть обладают точностью классификации 95,61% и 92,86% соответственно
dc.language.isoru
dc.publisherМинск : РИВШ
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.titleКлассификация аромата адронных струй с использованием нейросетевых технологий
dc.typeconference paper
Appears in Collections:2022. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2022)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
38-40.pdf281,26 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.