Отрывок: INPUT && !Boolean(prevLayerSize)) { throw new Error('For layer type HIDDEN or OUTPUT param prevLayerSize is required!'); } this.TYPE = type; this.LR = learningRate; this.MOMENT = moment; this.weights = Layer.initWeight(layerSize, prevLayerSize); this.activator =...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Васин А. С. | ru |
dc.contributor.author | Лёзина И. В. | ru |
dc.contributor.author | Соловьева Я. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования 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 | распознавание рукописных цифр | ru |
dc.coverage.spatial | МЕТОД ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОШИБКИ | ru |
dc.coverage.spatial | метод градиентного спуска | ru |
dc.coverage.spatial | многослойный персептрон | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.creator | Васин А. С. | ru |
dc.date.issued | 2020 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20200902104352 | ru |
dc.identifier.citation | Васин, А. С. Исследование методов обучения многослойного персептрона при решении задачи распознавания рукописных цифр : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / А. С. Васин ; рук. работы И. В. Лёзинаи ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, м. - Самара, 2020. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Целью данной работы является разработка и реализация программногообеспечения, для исследования влияния методов обучения многослойногоперсептрона на решение задачи распознавания рукописных цифр.В качестве исследуемых методов обучения были использованы методобратного распространения ошибки и метод градиентного спуска с учетоммомента.Тестирование разработанной системы производилось на наборе данныхMNIST, состоящего из 10000 изображений рукописных цифр по 1000 длякаждой цифры.Система реализована на языке программирования TypeScript с помощьюсвободного редактора кода Microsoft Visual Studio Code. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 2,3 Мб) | ru |
dc.title | Исследование методов обучения многослойного персептрона при решении задачи распознавания рукописных цифр | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | INPUT && !Boolean(prevLayerSize)) { throw new Error('For layer type HIDDEN or OUTPUT param prevLayerSize is required!'); } this.TYPE = type; this.LR = learningRate; this.MOMENT = moment; this.weights = Layer.initWeight(layerSize, prevLayerSize); this.activator =... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Васин_Андрей_Сергеевич_Исследование_методов_обучения_многослойного.pdf | 2.34 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.