1. DSpace KNU
  2. 5. Наукові публікації
  3. Наукові статті
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/338
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorБілашенко, С. В.-
dc.contributor.authorШаповалова, Нонна Наілєвна-
dc.contributor.authorШаповалова, Нонна Наильевна-
dc.contributor.authorShapovalova, Nonna-
dc.contributor.authorРибальченко, Олена Геннадіївна-
dc.contributor.authorРыбальченко, Елена Генадьевна-
dc.contributor.authorRybalchenko, Olena-
dc.date.accessioned2019-12-19T13:28:42Z-
dc.date.available2019-12-19T13:28:42Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationБілашенко 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.uk_UA
dc.identifier.issnISSN-L: 2306-5435-
dc.identifier.issnE-ISSN: 2306-5435-
dc.identifier.urihttp://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/338-
dc.description.abstractМета 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.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherДВНЗ "Криворізький національний університет"uk_UA
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk_UA
dc.subjectглибоке навчанняuk_UA
dc.subjectрозпізнавання зображеньuk_UA
dc.subjectархітектура глибоких згорткових нейронних мережuk_UA
dc.subjectнабір даних CIFAR-10uk_UA
dc.subjectбібліотека Kerasuk_UA
dc.titleРозпізнавання зображень за допомогою згорткових нейронних мереж з використанням бібліотеки Кеrasuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Розташовується у зібраннях:Кафедра моделювання та програмного забезпечення
Наукові статті

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Розпізнавання зображень за допомогою згорткових нейронних мереж.pdf472.23 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.