Please use this identifier to cite or link to this item: http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/338
Title: Розпізнавання зображень за допомогою згорткових нейронних мереж з використанням бібліотеки Кеras
Authors: Білашенко, С. В.
Шаповалова, Нонна Наілєвна
Шаповалова, Нонна Наильевна
Shapovalova, Nonna
Рибальченко, Олена Геннадіївна
Рыбальченко, Елена Генадьевна
Rybalchenko, Olena
Keywords: згорткові нейронні мережі
глибоке навчання
розпізнавання зображень
архітектура глибоких згорткових нейронних мереж
набір даних CIFAR-10
бібліотека Keras
Issue Date: 2018
Publisher: ДВНЗ "Криворізький національний університет"
Citation: Білашенко С. В. Розпізнавання зображень за допомогою згорткових нейронних мереж з використанням бібліотеки Кеras / С. В. Білашенко, Н. Н. Шаповалова, О. Г. Рибальченко // Гірничий вісник : науково-технічний збірник. – Кривий Ріг, 2018. – Вип. 103. – С. 148–154. – Бібліогр.: 12 назв. – DOI: 10.31721/2306-5435-2018-1-103-148-154.
Abstract: Мета роботи полягає у дослідженні архітектури глибокої згорткової нейронної мережі для розпізнавання зображень, розробці алгоритму її реалізації. В ході числового експерименту необхідно обґрунтувати підбір оптимальних гіперпараметрів експлуатації моделі: швидкості навчання, кількості шарів у мережі, кількості нейронів у прихованому шарі. Розроблено структуру штучної згорткової нейромережі, запропоновано методику побудови моделі вхідних даних та поетапної реалізації каскадів прихованих шарів мережі, алгоритм її навчання, обґрунтовано вибір навчальної вибірки. Запропоновано програмну модель згорткової нейронної мережі розпізнавання зображень на основі методів бібліотеки Keras, реалізованою мовою програмування Python 3, яка дозволила емпірично визначити основні оптимальні параметри навчання моделі такі як швидкість навчання, кількісті шарів у мережі і кількості нейронів у прихованому шарі.
URI: http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/338
ISSN: ISSN-L: 2306-5435
E-ISSN: 2306-5435
Appears in Collections:Кафедра моделювання та програмного забезпечення
Наукові статті



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