Курсовая работа: Методы машинного обучения в задаче распознавания изображений

Оглавление

• Алгоритмобучения........................ 14

• Заключение............................ 18

Списоклитературы .......................... 19























3

Введение


Рассматривалась общая задача распознавания рукописного текста, апро­ бация происходила на базе данных рукописных цифр MNIST¹. MNIST пред­ ставляется из себя переработку оригинального набора чёрно-белых образ­ цов NIST с добавленными образцами написанными студентами.

В статье [1] В. А. Якубовича, рассматривалась задача распознавания рукописных цифр. Современный подход решения данной задачи основан­ ный на сверточных нейронных сетях базируется на статье [8] Yann Lecun и др. Я решил задачу распознавания рукописных цифр с помощью свёрточ­ ной нейронной сети.

Преимущества такой модели:


∙ свёрточные нейронные сети хорошо зарекомендовали себя в задачах по распознаванию изображений;

∙ уменьшение количества обучаемых параметров и повышение скоро­ сти обучения по сравнению с полносвязной нейронной сетью;

В работе рассказано с помощью каких операций производится обуче­ ние свёрточной нейронной сети и показывается дальнейшее распознавание ею объектов из MNIST.