Применение нейронной сети для распознавания искусственно сгенерированных образов

Григорий Дмитриевич Асяев, Ксения Юрьевна Никольская, Мохаммед Мозан Али

Аннотация


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.


Ключевые слова


распознавание образов; нейронная сеть; распознавание; зашумление; сгенерированное изображение; обучение на зашумлённых выборках; эталонные значения

Полный текст:

PDF (English)

Литература


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.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr170315

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.