DSpace JSPUI
DSpace зберігає і дозволяє легкий і відкритий доступ до всіх видів цифрового контенту, включаючи текст, зображення, анімовані зображення, MPEG і набори даних
Дізнатися більше
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/338| Назва: | Розпізнавання зображень за допомогою згорткових нейронних мереж з використанням бібліотеки Кеras |
| Автори: | Білашенко, С. В. Шаповалова, Нонна Наілєвна Шаповалова, Нонна Наильевна Shapovalova, Nonna Рибальченко, Олена Геннадіївна Рыбальченко, Елена Генадьевна Rybalchenko, Olena |
| Ключові слова: | згорткові нейронні мережі глибоке навчання розпізнавання зображень архітектура глибоких згорткових нейронних мереж набір даних CIFAR-10 бібліотека Keras |
| Дата публікації: | 2018 |
| Видавництво: | ДВНЗ "Криворізький національний університет" |
| Бібліографічний опис: | 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. |
| Короткий огляд (реферат): | 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 (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/338 |
| ISSN: | ISSN-L: 2306-5435 E-ISSN: 2306-5435 |
| Розташовується у зібраннях: | Кафедра моделювання та програмного забезпечення Наукові статті |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Розпізнавання зображень за допомогою згорткових нейронних мереж.pdf | 472.23 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.