ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ПРИМЕРЕ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ ЦИФР

Нейронные сети

Авторы

  • Шынар Тезекпаева ВКТУ им.Д.Серикбаева
  • Ольга Евгеньевна ВКТУ им.Д.Серикбаева

Ключевые слова:

нейронная сеть, свёрточная нейронная сеть, свёртка, распознавания рукописных цифр, метод градиентного спуска, база данных MNIST, Python

Аннотация

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.

Опубликован

31-03-2023

Как цитировать

Тезекпаева, Ш., & Бакланова, О. (2023). ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ПРИМЕРЕ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ ЦИФР: Нейронные сети. Вестник ВКТУ, (1), 134–147. извлечено от https://vestnik.ektu.kz/index.php/vestnik/article/view/296

Выпуск

№ 1 (2023): «Вестник ВКТУ им. Д. Серикбаева»

Раздел

Статьи