Исследование эффективности моделей глубоких нейронных сетей для решения задачи распознавания изображений

Abstract

Загл. с титул. экрана

Целью данной работы является анализ моделей на основе глубоких нейронных сетей для решения задачи классификации изображений. Разработана интеллектуальная система, в которой реализованы:  предварительная автоматизированная загрузка и обработка входных наборов данных;  разработка, обучение и тестирование моделей свёрточных нейронныхсетей, моделей рекуррентных нейронных сетей с долгой краткосрочной памятью и гибридных моделей;  решение задачи классификации изображений анализируемыми моделями;  вывод результатов работы моделей;  вывод графиков точности и ошибки, а также сводки результатов тестирования в виде матрицы ошибок (confusion matrix).