Search
Сверточная нейросетевая модель в задаче классификации изображений изолированных цифр
View/
Date
2012Publisher
БГУИРUDC
004.932.75'1Citation
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. – Текст : непосредственный // Доклады БГУИР. – 2012. – № 7 (69). – С. 65–71. – Библиография: 11 назв.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.
Annotation in another language
The analysis of convolutional neural model is done. The software is developed, allowing to train and test convolutional neural networks of base architecture LeNet-5. Efficiency of technique multi training and distortions of training images is shown. The qualifier of images of the isolated figures is constructed. The estimation of stability of its characteristics on examples of known handwritten
and font databases is done.
Collection
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная.