ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ПРИМЕРЕ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ ЦИФР
Нейронные сети
Ключевые слова:
нейронная сеть, свёрточная нейронная сеть, свёртка, распознавания рукописных цифр, метод градиентного спуска, база данных MNIST, PythonАннотация
Данная статья посвящена реализации алгоритма распознавания рукописных цифр с использованием нейронных сетей. Определение полноценной нейронной сети в Keras на реальном примере распознавания рукописных цифр. Улучшение полноценной нейронной сети в Keras посредством добавления сверточных слоев. В качестве тестового образца рассматривается открытая база данных рукописных цифровых изображений MNIST. Полученная модель может успешно использоваться для решения задач классификации изображений и распознавания образов.
Лицензия
Copyright (c) 2022 Вестник ВКТУ
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Тезекпаева, Ш., & Бакланова, О. (2023). ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ПРИМЕРЕ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ ЦИФР: Нейронные сети. Вестник ВКТУ им. Д. Серикбаева, (1), 134–147. извлечено от https://journals.ektu.kz/vestnik/article/view/296
Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)
| № | Название публикации | Авторы | Аффилированность | Язык | Просмотры | Дата | Цитировать |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Применение Метода Наивного Байеса При Решении Задачи Фильтрации Спама | Бакланова О. |
|
RU | 109 | 2024-06-27 |