ВКР: Применение сверточных нейронных сетей для распознавания изображений

Содержание
Введение........................................................................................... 3
Постановка задачи............................................................................. 5
Обзор литературы.............................................................................. 6
Глава 1. Сверточные нейронные сети................................................ 11
1.1. Обзор сверточных нейронных сетей...................................... 11
1.1.1 Сверточный слой................................................................ 13
1.1.2 Слой субдискретизации....................................................... 18
1.1.3 Полносвязный слой............................................................. 20
1.2 Архитектура сверточной нейронной сети ............................... 21
1.3 Известные сверточные нейронные сети.................................. 24
1.4 Выбор функции активации .................................................... 27
1.5 Обратное распространение ошибки........................................ 29
1.6 Функционирование сверточной нейронной сети...................... 32
Глава 2.Модификация сверочной нейронной сети.............................. 39
2.1. Модификация сверточной нейронной сети............................. 39
2.2. Функционирование модифицированной сети......................... 45
Глава 3. Реализация и результаты вычислительного эксперимента..... 48
3.1. Реализация сверточных нейронных сетей............................... 48
3.1. Тестирование реализованных сверточных сетей..................... 50
Выводы ........................................................................................... 54
Заключение ..................................................................................... 55
Список литературы .......................................................................... 56






Введение
В настоящее время искусственные нейронные сети представляют собой бурно развивающееся направление с большими возможностями в области практического применения. Искусственные нейронные сети уже сейчас активно используются для решения таких задач как классификация и кластеризация данных, прогнозирование, аппроксимация, сжатие и архивация информации, распознавание образов и другие ([1]). Решение последней задачи, а точнее распознавание изображений, требуется во многих практических областях, например, в некоторых сферах военной деятельности, в криминалистке, робототехнике, работе органов правопорядка и других. Один из наиболее известных и востребованных для практического применения видов оптического распознавания - это распознавание зашумленных или рукописных символов (цифр