Отрывок: Обычно включается между полносвязными слоями. Имеет параметр p – вероятность, с которой связь между нейронами будет «разорвана». Таким образом исключаются чересчур сильно влияющие на результат нейроны, что также позволяет избежать переобучения. Перебор всех архитектур сетей при ограничении множества с помощью теории Вапника Червоненкиса с помощью метода из раздела 2.3 дал...
Название : Исследование зависимости погрешности распознавания рукописных цифр от топологии сверточной нейронной сети
Авторы/Редакторы : Кузенная А. М.
Солдатова О. П.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Дата публикации : 2017
Библиографическое описание : Кузенная, А. М. Исследование зависимости погрешности распознавания рукописных цифр от топологии сверточной нейронной сети : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / А. М. Кузенная ; рук. работы О. П. Солдатова ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Фак-т информатики, Каф. информ. систем и технологий. - Самара, 2017. - on-line
Аннотация : В рамках выпускной квалификационной работы было проведено исследование зависимости погрешности распознавания рукописных цифр от топологии или архитектуры сверточной нейронной сети.Целью данной работы является поиск оптимальной для решения данной задачи архитектуры сверточной сети, а также подбор ее параметров для обеспечения наименьшей погрешности распознавания. Задача также предполагает проектирование, обучение и тестирование полученной сети.Для обучения и тестирования использовалась размеченная база рукописных изображений MNIST, предложенная Национальным Институтом Стандартов и Технологий США [1].Система реализована на языке Python в текстовом редакторе gedit.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20170705162331
Ключевые слова: алгоритм обратного распространения ошибки
нейронные сети
свертка
топология
распознавание изображений
распознавание рукописных цифр
мера Вапника-Червоненкиса
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Кузенная_Анастасия_Михайловна_Исследование_зависимости_погрешности_распознавания.pdf1.76 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.