матриця помилок

AI-Powered Detection of COVID-19 and Lung Diseases from Chest X-Rays: Boosting Accuracy with CNNs and Top-K Algorithms

The COVID-19 epidemic has highlighted the need for easier and more precise diagnoses.  Traditional techniques, such as PCR tests, are helpful but can be time-consuming and laborious.  In order to further enhance picture quality, this study presents a novel method for identifying COVID-19 and other lung disorders utilizing chest X-rays, convolutional neural networks (CNNs), and histogram equalization.  The 1 823 X-ray pictures in the collection were divided into three categories: regular, COVID-19-positive, and additional lung infections.  Based on the combination of CNN

Оцінка точності класифікації за допомогою нейромережі прямого поширення динамічних об’єктів

У даній роботі на основі мультишарової нейронної мережі досліджено вплив кількості прихованих шарів, числа нейронів у них та типів активаційних функцій на точність класифікації снарядів шістьох типів (А – (а-боєприпаси); А/М – (а/м-боєприпаси; А/Р – (бронебійні); А/РС – (бронебійно-набивні); М – (m-боєприпаси); Р – (бронебійні боєприпаси)), яка оцінюється матрицею помилок.