Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/2142
Title: Сверточная нейросетевая модель в задаче классификации изображений изолированных цифр
Other Titles: Convolutional neural model in a task of classification images of the isolated digits
Authors: Кузьмицкий, Н. Н.
Keywords: доклады БГУИР
машинное обучение
сверточная нейронная сеть
алгоритм обратного распространения
метод Левенберга-Марквардта
искажение
дообучение
MNIST
Issue Date: 2012
Publisher: БГУИР
Citation: Кузьмицкий, Н. Н. Сверточная нейросетевая модель в задаче классификации изображений изолированных цифр / Н. Н. Кузьмицкий // Доклады БГУИР. - 2012. - № 7 (69). - С. 64 - 70.
Abstract: Выполнен анализ сверточной нейросетевой модели. Разработано программное обеспечение, позволяющее обучать и тестировать сверточные нейронные сети базовой архитектуры LeNet-5. Показана эффективность методики дообучения и искажения тренировочных образов. Построен классификатор изображений изолированных цифр. Произведена оценка устойчивости его характеристик на примерах известных рукописных и шрифтовых баз данных.
URI: http://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/2142
https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/2142
Appears in Collections:№7 (69)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kuzmitskiy_Svertochnaya.PDF749,77 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


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