Search

Актуальные вопросы использования сверточных нейронных сетей и их комитетов в распознавании образов цифр

Thumbnail
View/Open document files
Author
Date
2012
Publisher
БрГТУ
UDC
004.932.75'1
Citation
Кузьмицкий, Н. Н. Актуальные вопросы использования сверточных нейронных сетей и их комитетов в распознавании образов цифр / Н. Н. Кузьмицкий // Вестник БрГТУ. Серия : Физика, математика, информатика. – 2012. – № 5. – С. 6–10.
Abstract
Исследована задача создания универсального классификатора цифровых образов на основе сверхточных нейронных сетей и их комитетов. Выполнен анализ "хрупкости" моделей систем статистического обучения, как основной проблемы в решении указанной задачи. Показана перспективность использования комитетов как средства интеграции знаний нейронных сетей и повышения их точности. Доказана эффективность применения баз с различным стилем начертания образов в сочетании с регулярным варьированием их ширины и высоты для преодоления проблемы "хрупкости". Создан классификатор со средней точностью распознавания цифровых образов свыше 98%. Сформирован комитет нейронных сетей, позволяющий получать 0,36% ошибок на тестовой части базы MNIST.
Annotation in another language
The task of creation of the universal qualifier of digit patterns on a basis of convolutional neural networks is investigated. The analysis of "brittleness" of models of systems of statistical training as main problem in the solution of the specified task is made. Prospects of use of committees as integration tool of knowledge of neural networks and increase of their accuracy is shown. Efficiency of application of bases with different writing style of patterns in combination to regular variation of their width and heights for overcoming of a problem of "brittleness " is proved. The qualifier with average accuracy of recognition of digit patterns over 98 % is created. The committee of the neural networks, allowing to receive 0.36 % of mistakes on a test part of the MNIST base is created.
URI
https://rep.bstu.by/handle/data/1072
Collection