Отрывок: Изначально имеется большой набор данных различной размерности. Для первого этапа обучения был выбран размер 10×10. В таблице 3.1 представлена архитектура, которую удалось подобрать к данной задаче. Таблица 3.1 ‒ Архитектура сверточной нейронной сети Слои Параметры Convolutional 300 нейронов Activation Функция: RELU Convolutional 300 нейронов Activation Функция: RELU Dropout 0,5 MaxPooling Размер 2×2 Convolutional 150 нейронов Activation Функция: RELU ...
Название : Применение сверточных нейронных сетей для анализа изображения глазного дна
Авторы/Редакторы : Климов И. А.
Ильясова Н. Ю.
Суханов С. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Климов, И. А. Применение сверточных нейронных сетей для анализа изображения глазного дна : вып. квалификац. работа по направлению "Прикладная математика и информатика" (уровень бакалавриата) / И. А. Климов ; рук. работы Н. Ю. Ильясова ; нормоконтролер С. В. Суханов ; М - во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева ( Самар. ун-т ), Ин - т информатики. м. - Самара, 2018. - on-line
Аннотация : Объектом исследования являются изображения глазного дна.Цель работы – применить сверточные нейронные сети для анализа изображения глазного дна, с целью улучшения автоматизации процесса наложения коагулянтов на зоны болезни.Сверточная нейронная сеть обучения на исходной выборке, произведена сегментация входного изображения глазного дна, исследована ошибка сегментации.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180907111509
Ключевые слова: алгоритм обратного распространения ошибки
сегментация изображений
сверточные нейронные сети
изображения глазного дна
нейроны
машинное обучение
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Климов_Илья_Алексеевич_Применение_свёрточных_нейронных_сетей.pdf2.03 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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