Отрывок: 999. Оптимальными значениями для алгоритма роя частиц являются:  количество частиц в рое – 4;  глобальный весовой коэффициент – 1;  локальный весовой коэффициент – 2;  инерционный весовой коэффициент – 0.9;  шанс смерти частиц – 0.2;  максимальное количество эпох – 130. При данных значениях достигается наибольшая точность распознавания цифр. 75 3.4.13 Исследование зависимости процента верных рас...
Название : Исследование применения предварительной инициализации весовых коэффициентов многослойного персептрона при решении задачи распознавания рукописных арабских цифр
Авторы/Редакторы : Гриценко Д. И.
Лезина И. В.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики и кибернетики
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Гриценко, Д. И. Исследование применения предварительной инициализации весовых коэффициентов многослойного персептрона при решении задачи распознавания рукописных арабских цифр : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / Д. И. Гриценко ; рук. работы И. В. Лезина ; 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. - Самара, 2023. - 1 файл (2,0 Мб). - Текст : электронный
Аннотация : В выпускной квалификационной работе была разработанаавтоматизированная система распознавания рукописных арабских цифр с использованием многослойного персептрона. Для увеличения точности распознавания рукописных цифр были реализованы алгоритмы роя частиц и имитации отжига, используемые для предварительной инициализации весовых коэффициентов. Целью данной работы является автоматизации распознаваниярукописных арабских цифр многослойным персептроном, исследование способности и эффективности применения алгоритмов предварительной инициализации нейронной сети в задаче распознавания рукописных арабских цифр.В рамках работы был проведен анализ предметной области, существующих архитектур нейронных сетей, способных выполнять задачу по распознаванию рукописных арабских цифр. Были произведены исследованияприменения многослойного персептрона в задачах распознавания арабских цифр, обоснован выбор архитектуры нейронной сети, проанализированы5 алгоритмы предварительной инициализации весовых коэффициентов нейронных сетей.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-primeneniya-predvaritelnoi-inicializacii-vesovyh-koefficientov-mnogosloinogo-perseptrona-pri-reshenii-zadachi-raspoznavaniya-rukopisnyh-arabskih-cifr-106119
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20231005112846
Ключевые слова: алгоритм имитации отжига
алгоритм роя частиц
весовые коэффициенты
многослойный персептрон
нейронные сети
обратное распространение ошибки
распознавание рукописных арабских цифр
средняя квадратичная ошибка
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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