Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61321
Title: Распознавание образов на изображениях с использованием инструментов машинного обучения
Authors: Вторушина, Анна Сергеевна
metadata.dc.contributor.advisor: Ботыгин, Игорь Александрович
Keywords: нейронная сеть; сверточный слой; оптимизация; переобучение; архитектура нейронной сети; neural network; convolution layer; optimization; overfitting; neural network architecture
Issue Date: 2020
Citation: Вторушина А. С. Распознавание образов на изображениях с использованием инструментов машинного обучения : магистерская диссертация / А. С. Вторушина ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. И. А. Ботыгин. — Томск, 2020.
Abstract: Представлен программный комплекс, осуществляющий распознавание изображений и рукописных символов с использованием машинного обучения и построенного по архитектуре искусственных нейронных сетей. Проведен выбор оптимальных средств синтеза и моделирования нейронной сети. Экспериментально определена оптимальная архитектура нейросети для задачи распознавания рукописных числовых символов. Представлены результаты сравнения точности и времени выполнения кода нейросетевого алгоритма с использованием систем облачной обработки данных.
The software complex which carries out recognition of images and handwritten characters using machine learning and constructed from to the architecture of artificial neural networks. The choice of optimal means was made. the synthesis and modelling of the neural network. The optimal one has been determined experimentally neural network architecture for handwritten numeric character recognition. The results of comparing accuracy and time of code execution are presented. neural network algorithm using cloud-based data processing systems.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61321
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File SizeFormat 
TPU937727.pdf6,95 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.