1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorБадрутдинов Р. Р.
dc.contributor.authorСолдатова О. П.
dc.coverage.spatialалгоритм обратного распространения ошибки
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сети
dc.coverage.spatialLENET 5
dc.coverage.spatialTHEANO
dc.coverage.spatialTENSORFLOW
dc.coverage.spatialраспознавание рукописных символов
dc.coverage.spatialмашинное зрение
dc.creatorБадрутдинов Р. Р.
dc.date2018
dc.date.accessioned2025-11-27T12:16:50Z-
dc.date.available2025-11-27T12:16:50Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20180625103013
dc.identifier.citationБадрутдинов, Р. Р. Исследование эффективности решения задачи распознавания изображений сверточными нейронными сетями : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / Р. Р. Бадрутдинов ; рук. работы О. П. Солдатова ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электроники, Каф. и. - Самара, 2018. - on-line
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/48186-
dc.description.abstractЦелью данной выпускной квалификационной работы бакалавра являетсяизучение возможностей сверточных нейронных сетей на примере LeNet 5 врешении задачи распознавания рукописных символов, разработка библиотекисверточных нейронных сетей и сравнение ее с существующими аналогами.Реализованная модель обучалась алгоритмом обратного распространенияошибки.Создана информационно-логическая модель библиотеки в нотациях UMLи DFD с помощью CASE-средства VisualParadigm.Библиотека реализована на языке Python с помощью интегрированнойсреды разработки приложений JetBrains Idea 2018.1 под управлениемоперационной системы Ubuntu Linux 18.04.4
dc.subjectTHEANO
dc.subjectмашинное зрение
dc.subjectраспознавание рукописных символов
dc.subjectсверточные нейронные сети
dc.subjectLENET 5
dc.subjectTENSORFLOW
dc.subjectалгоритм обратного распространения ошибки
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleИсследование эффективности решения задачи распознавания изображений сверточными нейронными сетями
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерации
local.contributor.authorматематики и электроники
local.contributor.authorИнститут информатики
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-effektivnosti-resheniya-zadachi-raspoznavaniya-izobrazhenii-svertochnymi-neironnymi-setyami-vyp-kvalifikac-rabota-po-spec-Informatika-i-vychislitelnaya-tehnika-73195
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Бадрутдинов_Рустам_Радиевич_Исследование_эффективности_решения_задачи.pdf949.5 kBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.