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.author | Бадрутдинов Р. Р. | ru |
dc.contributor.author | Солдатова О. П. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм обратного распространения ошибки | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | LENET 5 | ru |
dc.coverage.spatial | THEANO | ru |
dc.coverage.spatial | TENSORFLOW | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание рукописных символов | ru |
dc.coverage.spatial | машинное зрение | ru |
dc.creator | Бадрутдинов Р. Р. | ru |
dc.date.issued | 2018 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625103013 | ru |
dc.identifier.citation | Бадрутдинов, 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-line | ru |
dc.description.abstract | Целью 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 18.04.4 | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 0,9 Мб) | ru |
dc.title | Исследование эффективности решения задачи распознавания изображений сверточными нейронными сетями | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | 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... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Бадрутдинов_Рустам_Радиевич_Исследование_эффективности_решения_задачи.pdf | 949.5 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.