Інформаційна технологія розпізнавання рукописних цифр спайкінговою нейронною мережею

Abstract

Розроблено інформаційну технологію розпізнавання рукописних цифр спайкінговою нейронною мережею. Було розроблено архітектуру спайкінгової нейромережі, яка має 784 входи та 2 шари спайкінгових нейронів. Програмна реалізація інформаційної технології розпізнавання рукописних цифр виконано на мові Python з використанням спеціалізованої бібліотеки BRIAN. Навчання програми відбувалось з використанням бази даних MNIST. Розроблена програма має достовірність розпізнавання рукописних цифр 91%, а програма-аналог - 84%, тобто розроблена програма має збільшену на 7% достовірність розпізнавання рукописних цифр.

Information technology for recognition of handwritten digits by a spiking neural network has been developed. A spiking neural network architecture was developed, which has 784 inputs and 2 layers of spiking neurons. The software implementation of the information technology for recognizing handwritten digits is made in Python using the specialized BRIAN library. The program was trained using the MNIST database. The developed program has an accuracy of 91% for recognizing handwritten digits, and the analog program - 84%, that is, the developed program has an increased accuracy of recognizing handwritten digits by 7%.