Отрывок: 38 3 ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ЧАСТЬ 3.1 Описание эксперимента В целях сравнения реализации разработанной библиотеки с существующими, предлагается следующий эксперимент. С использованием всех трёх библиотек реализуется классическая модель свёрточной нейронной сети LeNet 5, разработанная Яном Лекуном и другими в 1998 году [18]. Эта модель состоит из 7 слоёв (н...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorБадрутдинов Р. Р.ru
dc.contributor.authorСолдатова О. П.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialалгоритм обратного распространения ошибкиru
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сетиru
dc.coverage.spatialLENET 5ru
dc.coverage.spatialTHEANOru
dc.coverage.spatialTENSORFLOWru
dc.coverage.spatialраспознавание рукописных символовru
dc.coverage.spatialмашинное зрениеru
dc.creatorБадрутдинов Р. Р.ru
dc.date.issued2018ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20180625103013ru
dc.identifier.citationБадрутдинов, Р. Р. Исследование эффективности решения задачи распознавания изображений сверточными нейронными сетями : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / Р. Р. Бадрутдинов ; рук. работы О. П. Солдатова ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электроники, Каф. и. - Самара, 2018. - on-lineru
dc.description.abstractЦелью данной выпускной квалификационной работы бакалавра являетсяизучение возможностей сверточных нейронных сетей на примере LeNet 5 врешении задачи распознавания рукописных символов, разработка библиотекисверточных нейронных сетей и сравнение ее с существующими аналогами.Реализованная модель обучалась алгоритмом обратного распространенияошибки.Создана информационно-логическая модель библиотеки в нотациях UMLи DFD с помощью CASE-средства VisualParadigm.Библиотека реализована на языке Python с помощью интегрированнойсреды разработки приложений JetBrains Idea 2018.1 под управлениемоперационной системы Ubuntu Linux 18.04.4ru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 0,9 Мб)ru
dc.titleИсследование эффективности решения задачи распознавания изображений сверточными нейронными сетямиru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpart38 3 ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ЧАСТЬ 3.1 Описание эксперимента В целях сравнения реализации разработанной библиотеки с существующими, предлагается следующий эксперимент. С использованием всех трёх библиотек реализуется классическая модель свёрточной нейронной сети LeNet 5, разработанная Яном Лекуном и другими в 1998 году [18]. Эта модель состоит из 7 слоёв (н...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Бадрутдинов_Рустам_Радиевич_Исследование_эффективности_решения_задачи.pdf949.5 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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