Отрывок: 999. Оптимальными значениями для алгоритма роя частиц являются:  количество частиц в рое – 4;  глобальный весовой коэффициент – 1;  локальный весовой коэффициент – 2;  инерционный весовой коэффициент – 0.9;  шанс смерти частиц – 0.2;  максимальное количество эпох – 130. При данных значениях достигается наибольшая точность распознавания цифр. 75 3.4.13 Исследование зависимости процента верных рас...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorГриценко Д. И.ru
dc.contributor.authorЛезина И. В.ru
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатики и кибернетикиru
dc.coverage.spatialалгоритм имитации отжигаru
dc.coverage.spatialалгоритм роя частицru
dc.coverage.spatialвесовые коэффициентыru
dc.coverage.spatialмногослойный персептронru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialобратное распространение ошибкиru
dc.coverage.spatialраспознавание рукописных арабских цифрru
dc.coverage.spatialсредняя квадратичная ошибкаru
dc.creatorГриценко Д. И.ru
dc.date.accessioned2023-10-12 10:01:35-
dc.date.available2023-10-12 10:01:35-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20231005112846ru
dc.identifier.citationГриценко, Д. И. Исследование применения предварительной инициализации весовых коэффициентов многослойного персептрона при решении задачи распознавания рукописных арабских цифр : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / Д. И. Гриценко ; рук. работы И. В. Лезина ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики. - Самара, 2023. - 1 файл (2,0 Мб). - Текст : электронныйru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-primeneniya-predvaritelnoi-inicializacii-vesovyh-koefficientov-mnogosloinogo-perseptrona-pri-reshenii-zadachi-raspoznavaniya-rukopisnyh-arabskih-cifr-106119-
dc.description.abstractВ выпускной квалификационной работе была разработанаавтоматизированная система распознавания рукописных арабских цифр с использованием многослойного персептрона. Для увеличения точности распознавания рукописных цифр были реализованы алгоритмы роя частиц и имитации отжига, используемые для предварительной инициализации весовых коэффициентов. Целью данной работы является автоматизации распознаваниярукописных арабских цифр многослойным персептроном, исследование способности и эффективности применения алгоритмов предварительной инициализации нейронной сети в задаче распознавания рукописных арабских цифр.В рамках работы был проведен анализ предметной области, существующих архитектур нейронных сетей, способных выполнять задачу по распознаванию рукописных арабских цифр. Были произведены исследованияприменения многослойного персептрона в задачах распознавания арабских цифр, обоснован выбор архитектуры нейронной сети, проанализированы5 алгоритмы предварительной инициализации весовых коэффициентов нейронных сетей.ru
dc.titleИсследование применения предварительной инициализации весовых коэффициентов многослойного персептрона при решении задачи распознавания рукописных арабских цифрru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpart999. Оптимальными значениями для алгоритма роя частиц являются:  количество частиц в рое – 4;  глобальный весовой коэффициент – 1;  локальный весовой коэффициент – 2;  инерционный весовой коэффициент – 0.9;  шанс смерти частиц – 0.2;  максимальное количество эпох – 130. При данных значениях достигается наибольшая точность распознавания цифр. 75 3.4.13 Исследование зависимости процента верных рас...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.