Статья: ПРИМЕНЕНИЕ СВЕРТОЧНЫХ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ТОВАРОВ ЦЕЛЕВОЙ ГРУППЫ ПО ВЫДЕЛЕННЫМ ПРИЗНАКАМ (2025)

Читать онлайн

В работе рассматривается один из этапов определения кода товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности для товаров, входящих в целевую группу «обувь», состоящий в анализе изображений товарных позиций, присутствующих в сопроводительных документах. Приведено обоснование применения сверточных нейронных сетей для классификации изображений. Рассмотрены возможные подходы к построению специализированных нейросетевых классификаторов. Проведен сравнительный анализ эффективности подходов, основанных на дообучении существующих классификаторов (transfer learning) и на построении сверточных сетей, обученных только на размеченных данных выбранного товарного ассортимента. Исследованы вопросы получения обучающей выборки путем парсинга специализированных сайтов и получения элементов выборки с помощью систем искусственного интеллекта, специализирующихся на генерации изображений по запросу.

Ключевые фразы: классификатор, с-инс, классификационный код, искусственный интеллект, нейронные сети, преобразование матриц, стохастический градиентный спуск, визуальные признаки
Автор (ы): Поляков Филипп Алексеевич, Поляков Алексей Павлович
Журнал: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.048. на реализацию искусственного интеллекта
Для цитирования:
ПОЛЯКОВ Ф. А., ПОЛЯКОВ А. П. ПРИМЕНЕНИЕ СВЕРТОЧНЫХ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ТОВАРОВ ЦЕЛЕВОЙ ГРУППЫ ПО ВЫДЕЛЕННЫМ ПРИЗНАКАМ // СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ. 2025. № 1
Текстовый фрагмент статьи