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

Implementation of a convolutional neural network using TensorFlow machine learning platform

Ескіз

Файли

621-Текст статті-710-1-10-20230117.pdf (555,52 KB)

Дата

2022

Автори




Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

10.31649/1681-7893-2022-44-2-55-65

Анотація

The generalized algorithm of a typical convolutional neural network realization by means of TensorFlow machine learning library is considered. The peculiarities of the coding implementation of the convolutional neural network in the image recognition problem are analyzed with the example of the MNIST datаset.

Опис

Ключові слова

Computer Vision , Convolutional Neural Network , CNN , Deep Learning , Image Classification , Image Understanding , CNN

УДК

004.93

Тип документа

Article

Мова

en

Є частиною

Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. № 2 : 55-65.

ISSN

1681-7893

Бібліографічний опис

Implementation of a convolutional neural network using TensorFlow machine learning platform [Text] / Yu. Ya. Tomka, M. V. Talakh, V. V. Dvorzhak, O. G. Ushenko // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2022. – № 2. – С. 55-65.

URI

http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/36599

Зібрання

Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. 2022. № 2

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (20)

  1. Y. Lecun. Gradient-based Learning Applied to Document Recognition [Електронний ресурс] / Y.Lecun, L. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner. – 1998. – Access Mode: http://yann.lecun.com/exdb/publis/ pdf/lecun-01a.pdf.
  2. Krizhevsky. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks [Електронний ресурс] / A. Krizhevsky, S. Sutskever, G. Hinton – Access Mode: http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classifica-tion-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf.
  3. M. Zeiler. Visualizing and Understanding Convolutional Networks [Електронний ресурс] / M. Zeiler, R. Fergus. – 2013. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1311.2901v3.pdf.
  4. C. Szegedy. Going Deeper with Convolutions [Електронний ресурс] / C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia та ін. – 2014. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf.
  5. K. Simonyan. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition [Електронний ресурс] / K. Simonyan, A. Zisserman. – 2015. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf.
  6. K. He. Deep Residual Learning for Image Recognition [Електронний ресурс] / K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun. – 2015. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/ 1512.03385.pdf.
  7. Ioffe S. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training b y Reducing Internal Covariate Shift [Електронний ресурс] / S. Ioffe, C. Szegedy. – 2015. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf.
  8. An open-source software library for Machine Intelligence [Електронний ресурс]. – 2018. – Access Mode: https://www.tensorflow.org/
  9. LeCun Y. The MNIST - Database of handwritten digits [Електронний ресурс] / Y. LeCun, C. Cortes, C. Burges – Access Mode: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/.
  10. Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network [Електронний ресурс]. – 2017. – Access Mode: http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow- tutorial/.