| dc.contributor.author | Кузьмицкий, Николай Николаевич | |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2025-10-10T12:29:52Z | |
| dc.date.available | 2025-10-10T12:29:52Z | |
| dc.date.issued | 2012 | |
| dc.identifier.citation | 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. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/49831 | |
| dc.description.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. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.title | Сверточная нейросетевая модель в задаче классификации изображений изолированных цифр | ru_RU |
| dc.title.alternative | Convolutional neural model in a task of classification images of the isolated digits | ru_RU |
| dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.932.75'1 | ru_RU |
| dc.abstract.alternative | 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. | ru_RU |
