ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ПРИМЕРЕ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ ЦИФР
Нейронные сети
Опубликован:
31-03-2023Раздел:
СтатьиЯзык статьи:
РусскийКлючевые 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.
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
Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)
- Ольга Бакланова, ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА НАИВНОГО БАЙЕСА ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ ФИЛЬТРАЦИИ СПАМА , Вестник ВКТУ: № 2 (2024): "Вестник ВКТУ им.Д.Серикбаева"