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 = Convolutional neural model in a task of classification images of the isolated digits / 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: 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 Google Scholar

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