Применение нейронной сети для распознавания искусственно сгенерированных образов
DOI:
https://doi.org/10.14529/ctcr170315Ключевые слова:
распознавание образов, нейронная сеть, распознавание, зашумление, сгенерированное изображение, обучение на зашумлённых выборках, эталонные значенияАннотация
Проведено исследование применения нейронной сети с обратным распространением ошибки для распознавания образов. Выявлена основная методика обучения нейронной сети. Была создана искусственная система по генерированию значений, похожих на эталонные, повернутые под разным углом. Проведён эксперимент, в ходе которого было установлено, что нейронную сеть можно обучить на искусственных примерах (образах), а потом использовать ее для анализа эталонных значений.
Библиографические ссылки
Khaikin S. Neironnie Seti. Polniy kurs [Neural Networks: A Comprehensive Foundation], Williams Publ., 2016. 1103 p.
Shiryaev V. Phinansovie rinki. Neironnie sety, haos i nelineinaya dinamika. [Financial Markets. Neural Networks, Chaos and Nonlinear Dynamics]. Moscow, URSS: Librokom Publ., 2013. 228 p.
