Зависимость производительности нейросети с прямой связью с одним скрытым слоем нейронов от гладкости её обучения на зашумленных копиях алфавита образов

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorРоманюк, В.В.
dc.date.accessioned2013-12-12T14:13:17Z
dc.date.available2013-12-12T14:13:17Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractРассматривается нейросеть с прямой связью с одним скрытым слоем нейронов, предназначенная для распознавания монохромных изображений небольшого формата. Исследуется зависимость производительности такой нейросети от гладкости её обучения, определяемой в смысле частоты разбиения отрезка среднего квадратического отклонения шума для генерирования и подачи зашумленных изображений на вход. Полученные по достаточно объёмным тестированиям нейросети результаты свидетельствуют о том, что производительность нейросети при сглаживании процесса обучения повышается, однако при этом процесс обучения значительно замедляется. В средах с более мощными вычислительными ресурсами это замедление предполагается менее ощутимым, поэтому там общая функциональность нейросети при гладком обучении будет улучшена.uk_UA
dc.description.abstractThere is considered the feedforward neuronet with single hidden layer, assigned for recognition of monochrome images of a not large format. There is investigated the dependence of such neuronet performance against its training smoothness, defined in the sense of break frequency for noise meansquare deviation segment in generating and feeding the input with noised images. The obtained results after enoughvoluminous neuronet testings are evidence that neuronet performance by smoothing the training process improves, but at that the training process slows down conspicuously. Within environments with more powerful computational resources this deceleration is surmised to be less perceptible, and so the general neuronet functionality there by the smooth training will be improved.uk_UA
dc.identifier.citationРоманюк, В. В. Зависимость производительности нейросети с прямой связью с одним скрытым слоем нейронов от гладкости её обучения на зашумленных копиях алфавита образов [Текст] / В. В. Романюк // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2013. – № 1. – С. 201-206.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/725
dc.language.isoruuk_UA
dc.publisherХмельницький національний університетuk_UA
dc.subjectнейросетьuk_UA
dc.subjectраспознавание образовuk_UA
dc.subjectобучениеuk_UA
dc.subjectгладкое обучениеuk_UA
dc.subjectпроизводительностьuk_UA
dc.subjectскорость обученияuk_UA
dc.subjectneural networkuk_UA
dc.subjectpattern recognitionuk_UA
dc.subjectlearninguk_UA
dc.subjectsmooth learninguk_UA
dc.subjectperformanceuk_UA
dc.subjectspeed of learninguk_UA
dc.subject.udc004.032.26:004.93uk_UA
dc.titleЗависимость производительности нейросети с прямой связью с одним скрытым слоем нейронов от гладкости её обучения на зашумленных копиях алфавита образовuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
1_13.pdf
Розмір:
469.35 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Вісник ХНУ. Технічні науки - 2013 рік