(25) 34 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

АЛГОРИТМЫ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ РАСПОЗНАВАНИЮ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО РАВНОМЕРНОМУ КРИТЕРИЮ
В.А. Шустов
Институт систем обработки изображений РАН,
Самарский государственный аэрокосмический университет

 PDF, 751 kB

Страницы: 183-189.

Язык статьи: Русский.

Аннотация:
Исследуется возможность повышения эффективности обучения нейронной сети, распознающей изображения цифр. Настройка сети производится так, чтобы распознавались все обучающие примеры. Используется равномерный критерий качества обучения. Рассмотренные алгоритмы позволяют не только ускорить процесс обучения, но также снизить количество корректировок параметров нейронной сети. Последнее свойство важно при распараллеливании процесса обучения на кластерных вычислительных системах.

Keywords:
neural networks, image recognition, digit image, cluster computing

Citation:
Shustov VA. Algorithms for training neural networks in image recognition by a uniform test. Computer Optics 2003; 25: 183-189.

Литература:

  1. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе // М.: МИФИ, 1998.
  2. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере // Новосибирск.: Наука, 1996. 276с.
  3. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика // М.: Горячая линия–Телеком, 2001. 328с.
  4. Шустов В.А. Ускорение обучения нейронной сети с отбором обучающих примеров // Компьютерная оптика, 2002. № 24. С. 160-163.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20