Отрывок: После разработки логического проекта системы необходимо перейти к разработке архитектуры системы. Архитектура программного средства – представляет программное средство, как систему, состоящую из совокупности подсистем. Выделение программных подсистем и отображение внешних функций на них...
Название : | Сравнение различных алгоритмов обучения многослойного персептрона при решении задач распознавания латинских букв |
Авторы/Редакторы : | Сайгак Я. О. Лёзина 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 : | Сайгак, Я. О. Сравнение различных алгоритмов обучения многослойного персептрона при решении задач распознавания латинских букв : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / Я. О. Сайгак ; рук. работы И. В. Лёзина ; 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 и. - Самара, 2023. - 1 файл (1,75 Мб). - Текст : электронный |
Аннотация : | В выпускной квалификационной работе разработанаавтоматизированная система распознавания латинских букв с применением многослойного персептрона.Целью данной работы является автоматизация процесса распознавания латинских букв многослойным персептроном, исследование способности многослойного персептрона к распознаванию, обученного с помощью различных алгоритмов обучения. В рамках работы проведен анализ предметной области, моделей нейронных сетей, применяемых для решения задачи распознаваниялатинских букв. Помимо этого, было произведено обоснование выбора модели нейронной сети, изучены различные методы обучения и инициализации нейронных сетей, исследовано применение многослойного персептрона для решения задачи распознавания латинских букв. Разработанная автоматизированная система позволяет сохранять созданную нейронную сеть в отдельные файлы для последующей ее загрузки, реализованы различные алгоритмы обучения нейронной сети. Разработанная система реализует функции создания и обучения многослойного персептрона |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Sravnenie-razlichnyh-algoritmov-obucheniya-mnogosloinogo-perseptrona-pri-reshenii-zadach-raspoznavaniya-latinskih-bukv-106044 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20230926110732 |
Ключевые слова: | автоматизированные системы алгоритм QUICKPROP алгоритм RPROP алгоритм обратного распространения ошибки логический проект системы многослойный персептрон распознавание латинских букв |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Сайгак_Яна_Олеговна_Сравнение_различных_алгоритмов_обучения.pdf | 1.75 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.