<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Математичні основи створення згорткової нейронної мережі для розпізнавання одноцифрових рукописних чисел

Ескіз

Файли

Воронков 7200-27731-1-PB.pdf (594,64 KB)

Дата

2019

Автори




Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Розглянуто вирішення завдання обробки зображень використовуючи згорткові нейронні мережі. Запропоновано алгоритм розпізнавання одноцифрових рукописних чисел.
It is considered the problem of image processing using convolutional neural network. The algorithm of recognition of one-digit handwritten numbers is proposed.

Опис

Ключові слова

нейронні мережі , згорткові нейронні мережі , матриця зображення , згортка , LeNet5 , neural networks , convolutional neural network , image matrix , convolution

УДК

519.6

Тип документа

Thesis

Мова

uk

Є частиною

Матеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-22 березня 2019 р.

ISSN

Посилання на публікацію

https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2019/paper/view/7200

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Математичні основи створення згорткової нейронної мережі для розпізнавання одноцифрових рукописних чисел [Електронний ресурс] / О. І. Воронков, М. Р. Максименюк, М. О. Русначенко, О. П. Прозор // Матеріали XLVIIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-22 березня 2019 р. – Електрон. текст. дані. – 2019. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2019/paper/view/7200.

URI

http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/27888

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії (2019)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. Y. LeCun and Y. Bengio: Convolutional Networks for Images, Speech, and Time-Series, in Arbib, M. A. (Eds), The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, MIT Press, 1995.
  2. Кирилащук С. А. Операційне числення. МВ до самостійного вивчення окремих розділів вищої математики для студ. технічних напрямів підготовки денної та заочної форм навчання / З.В. Бондаренко, С. А. Кирилащук, В.І. Клочко, / Метод. вказівки - Вінниця: ВНТУ, 2016, 47 с.
  3. Синєглазов В. Глибокі нейронні мережі для вирішення завдань розпізнавання і класифікації зображення [Електронний ресурс] В. Синєглазов, О. Чумаченко. – 2017. – Режим доступу до ресурсу: http://itcm.comp-sc.if.ua/2017/Sineglazov.pdf.
  4. Kolesnitskij, O. K., & Krasilenko, V. G. (1992). Analog-to-digital converters of picture-type images for optoelectronic digital processors. Avtometriya, (2), 16-29. Retrieved from www.scopus.com