Отрывок: (23) В качестве функции ошибки выбрана перекрестная энтропия: 𝐻(𝑦, 𝑑) = ∑ 𝑑𝑠 log 𝑦𝑠 𝑀 𝑠=1 , (24) где 𝑦𝑠 – распределение вероятностей на выходах сети; 𝑑𝑠 – эталонное распределение вероятностей; M – количество классов. 3.2 Решение задачи классификации с помощью MNIST 3.2.1 Набор данных MNIST В данной работе для класси...
Название : | Исследование топологий и алгоритмов обучения модели многослойного персептрона для распознавания изображений |
Авторы/Редакторы : | Лебедева Т. Д. Солдатова О. П. Соловьева Я. В. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) |
Дата публикации : | 2022 |
Библиографическое описание : | Лебедева, Т. Д. Исследование топологий и алгоритмов обучения модели многослойного персептрона для распознавания изображений : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 Информатика и вычислительная техника (уровень бакалавриата) профиль "Информационные системы» / Т. Д. Лебедева ; рук. работы О. П. Солдатова ; 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 информати. - Самара, 2022. - 1 файл (2,5 Мб). - Текст : электронный |
Аннотация : | Объектами исследования является топологии и алгоритмы обучения многослойного персептрона для распознавания изображений. Цель работы – изучение возможностей моделей нейронных сетей решать задачу распознавания изображений на примере многослойного персептрона. Разработан информационно-логический проект системы: построены диаграммы с помощью методологии UML, разработан алгоритм функционирования и описана архитектура системы. Система реализована на языке Python c помощью среды разработки JetBrains PyCharm 2021.3.3. При реализации использовались библиотеки машинного обучения TensorFlow и Keras. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-topologii-i-algoritmov-obucheniya-modeli-mnogosloinogo-perseptrona-dlya-raspoznavaniya-izobrazhenii-99920 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20221021101208 |
Ключевые слова: | CIFAR-10 MNIST алгоритмы обучения глубокое обучение машинное обучение многослойный персептрон нейронные сети распознавание изображений |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Лебедева_Татьяна_Дмитриевна_Исследование_топологий_алгоритмов.pdf | 2.53 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.