ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ ОБЪЕКТОВ

Классификация изображений – классическая задача машинного обучения. Глубокие нейронные сети широко используются в области классификации объектов. Однако проблема анализа объектов с динамически изменяющимися признаками остается актуальной. Для решения этой проблемы авторы предлагают использовать нейронную сеть с долгой краткосрочной памятью. В отличие от классических сверточных нейронных сетей, предлагаемая сеть использует информацию о последовательности изображений, тем самым обеспечивая более высокую точность классификации обнаруженных объектов с динамическими признаками. В исследовании авторы анализируют точность классификации обнаружения дымовых облаков в лесу с использованием различных методов машинного обучения.