title: Usage of video-sequences for convolutional neural network pre-training
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Михайлова Елена Георгиевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Полянский Владислав Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Polianskii Vladislav
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кандидат физико-математических наук Е.Г.Михайлова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics E.G.Mikhailova
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:11:19Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:11:19Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 010295
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/3994
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе представлено исследование на тему обучения нейронной сети, выполняющей задачу определения динамики на входном изображении, а также задачу генерации следующего состояния запечатленного участка с учетом изменяющихся динамических объектов на изображении. Были построены различные нейронные сети: сверточная нейронная сеть, определяющая направление хода времени между двумя соседними кадрами видеоряда, а также генеративная сеть, предсказывающая следующий кадр по одному предыдущему. Для построения генеративной сети были рассмотрены разные подходы, одним из которых является генеративная состязательная сеть. Также, был поведен анализ внутренних слоев классифицирующей сети при помощи визуализации отдельных нейронов, который позволил выявить некоторые интересные особенности обученной сети.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: A study of training of the neural network that performs the task of determining the dynamics in an input image is presented. Also, the training of the generative neural network that predicts the next state of an input image by taking into account changing dynamic objects was studied. For that purposes different neural networks were constructed: a classifying convolutional neural network that determines the direction of the time flow between the two given frames of video, as well as a generative network the predicts the next frame by the previos one. Various approaches were considered for the generative network, one of which is a generative adversarial network. Additionally, the analysis of the hidden layers of the classifier was performed by visualizing separate neurons of the network, which revealed some interesting characteristics of the trained network.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генеративные состязательные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: визуализация внутренних слоев
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: динамика изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: generative adversarial networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GAN
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: hidden layer visualization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image dynamics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Usage of video-sequences for convolutional neural network pre-training
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование видео-последовательностей для предобучения сверточных искусственных нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: polianskii.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3994/1/polianskii.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 18,29 MB
resources.filename: reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3994/2/reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,22 kB
resources.filename: reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3994/6/reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,06 kB