Побудова нейронної мережі для розпізнавання рукописних цифр

Грибініченко, Я.А.

Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/91788

Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item

Title	Побудова нейронної мережі для розпізнавання рукописних цифр
Other Titles	Building a neural network for handwritten digits recognition
Authors	Грибініченко, Я.А.
ORCID
Keywords	згорткова нейрона мережа сверточная нейронная сеть convolutional neural network рекурентна нейрона мережа рекуррентная нейронная сеть recurrent neural network перцептрон perceptron
Type	Bachelous Paper
Date of Issue	2023
URI	https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/91788
Publisher	Cумський державний університет
License	Copyright not evaluated
Citation	Грибініченко Я. А. Побудова нейронної мережі для розпізнавання рукописних цифр : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 113 – прикладна математика / наук. кер. О. В. Лисенко. Суми : Сумський державний університет, 2023. 83 с.
Abstract	У даній роботі було проведено аналіз та порівняння ефективності різних моделей нейронних мереж у задачі класифікації рукописних цифр з використанням бази даних MNIST. Особлива увага була зосереджена на двох архітектурах нейромереж: багатошаровому перцептроні та згортковій нейромережі.Під час тренування обох нейромереж на тренувальному наборі даних було оцінено їхню точність на тестовому наборі. Виявлено, що згорткова нейромережа досягає середньої точності розпізнавання значення швидше, в порівнянні з багатошаровим перцептроном. Запропоновано використовувати згорткові нейромережі для розпізнавання рукописних цифр, оскільки вони здатні виявляти ієрархічні структури та просторові залежності в даних, що сприяє покращенню точності класифікації. Такий підхід може бути корисним для широкого спектру завдань, пов'язаних з розпізнаванням образів та класифікацією зображень.
Appears in Collections:	Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ЕлІТ)