Preview

Доклады БГУИР

Расширенный поиск

СВЕРТОЧНАЯ НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ИЗОЛИРОВАННЫХ ЦИФР

Полный текст:

Аннотация

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.

Об авторе

Н. Н. Кузьмицкий
Брестский государственный технический университет
Беларусь


Список литературы

1. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. М., 2001.

2. Simard P.Y., Steinkraus D., Platt J. // Int. Conf. on Document Analysis and Recognition. 2003. P. 958-963.

3. Hubel D.H., Wiesel T.N. // Journal of Physiology London., 1962. Vol. 15. P 106-154.

4. Fukushima K., Miyake S. // Pattern Recognition. 1982. Vol. 15. P. 455-469.

5. LeCun Y., Kavukvuoglu K., Farabet C. // Proc. Int. Symposium on Circuits and Systems. 2010. P 253-256.

6. LeCun Y., Bottou L., Bengio Y., et. al. // Proceedings of the IEEE. 1998. P. 2278-2324.

7. LeCun Y., Bottou L., Or G.B., et. al. // Springer Lecture Notes in Computer Sciences. 1998. № 1524. P. 5-50.

8. LeCun Y. The MNIST database of handwritten digits // http://yann.lecun.com/exdb/mnist.

9. Grother P.J. Nist special database 19 - handprinted forms and characters database // National Institute of Standards and Thechnology (NIST), Tech. Rep. 1995.

10. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М., 2002.

11. Optdigits database // http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/optdigits.


Для цитирования:


Кузьмицкий Н.Н. СВЕРТОЧНАЯ НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ИЗОЛИРОВАННЫХ ЦИФР. Доклады БГУИР. 2012;(7):65-71.

For citation:


Kuzmitsky N.N. Convolutional neural model in a TASK of classification images of the isolated digits. Doklady BGUIR. 2012;(7):65-71. (In Russ.)

Просмотров: 39


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1729-7648 (Print)
ISSN 2708-0382 (Online)