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 |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Гриценко_Дмитрий_Игоревич_Исследование_применения_предварительной_инициализации.pdf | 2 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.