Показати скорочений опис матеріалу

dc.contributor.authorMoskalenko, V.
dc.contributor.authorMoskalenko, A.
dc.date.accessioned2023-02-22T09:03:19Z
dc.date.available2023-02-22T09:03:19Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationMoskalenko, V. Neural network based image classifier resilient to destructive perturbation influences – architecture and training method / V. Moskalenko, A. Moskalenko // Радіоелектронні і комп'ютерні системи. – 2022. – № 3. – Р. 95–109.uk_UA
dc.identifier.issn1814-4225
dc.identifier.urihttp://dspace.library.khai.edu/xmlui/handle/123456789/4276
dc.description.abstractThe current article develops a model and method of training a classifier that exhibits characteristics of resilience to adversarial attacks, fault injection, and concept drift. The proposed model has a hierarchical structure of prototypes and hyperspherical boundaries of classes formed in the space of high-level features.uk_UA
dc.description.abstractМетою статті є розроблення моделі і методу навчання класифікатора, що проявляє характеристики резільєнтності до протиборчих атак, інжекції несправностей та дрейфу концепцій. Запропонована модель має ієрархічну структуру прототипів та гіперсферичні межі класів, що формуються у просторі високорівневих ознак.uk_UA
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherХАІuk_UA
dc.subjectradio electronic and computer systemsuk_UA
dc.subjectimage classificationuk_UA
dc.subjectrobustnessuk_UA
dc.subjectresilienceuk_UA
dc.subjectgraceful degradationuk_UA
dc.subjectadversarial attacksuk_UA
dc.subjectfault injectionuk_UA
dc.subjectconcept driftuk_UA
dc.subjectрадіоелектронні і комп'ютерні системиuk_UA
dc.subjectкласифікація зображеньuk_UA
dc.subjectробастністьuk_UA
dc.subjectрезільєнтністьuk_UA
dc.subjectвитончена деградаціяuk_UA
dc.subjectпротиборчі атакиuk_UA
dc.subjectінжекція несправностейuk_UA
dc.subjectдрейф концепційuk_UA
dc.titleNeural network based image classifier resilient to destructive perturbation influences – architecture and training methoduk_UA
dc.typeArticleuk_UA


Долучені файли

Thumbnail

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

Показати скорочений опис матеріалу