10% endirim hədiyyə edin
Bu kitabı tövsiyə edin və dostunuzun alışından 0,32 ₼ əldə edin.
Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений
mətnPDF
3,11 ₼
Kitab haqqında
Представлены результаты исследования влияния характеристик входных слоёв свертки и подвыборки глубокой свёрточной нейронной сети на качество распознавания изображений. Для слоя свёртки изменяемым параметром являлся размер ядра свёртки, варьируемым параметром архитектуры субдискретизирующего слоя являлся размер рецептивного поля. Все перечисленные параметры, определяющие архитектуру входных слоёв свёртки и подвыборки, разработчикам нейронных сетей приходится подбирать на основе своего опыта. В данной работе излагается способ, позволяющий частично автоматизировать это процесс в результате предварительного анализа характеристик изображения – гистограмм и дисперсий интенсивности цветов пикселей. На основе этих сравнений выработаны рекомендации для выбора размеров ядра свёртки. Приведены итоги апробации указанного способа с помощью программы, написанной на языке Python с использованием библиотек Keras и Tensorflow.
Seriyaya daxildir "Прикладная информатика. Научные статьи"Seriyanın bütün kitabları
Seriyaya daxildir "Прикладная информатика. Научные статьи"
Rəy bildirmək
Giriş, kitabı qiymətləndirmək və rəy bildirmək
Kitabın təsviri
Представлены результаты исследования влияния характеристик входных слоёв свертки и подвыборки глубокой свёрточной нейронной сети на качество распознавания изображений. Для слоя свёртки изменяемым параметром являлся размер ядра свёртки, варьируемым параметром архитектуры субдискретизирующего слоя являлся размер рецептивного поля. Все перечисленные параметры, определяющие архитектуру входных слоёв свёртки и подвыборки, разработчикам нейронных сетей приходится подбирать на основе своего опыта. В данной работе излагается способ, позволяющий частично автоматизировать это процесс в результате предварительного анализа характеристик изображения – гистограмм и дисперсий интенсивности цветов пикселей. На основе этих сравнений выработаны рекомендации для выбора размеров ядра свёртки. Приведены итоги апробации указанного способа с помощью программы, написанной на языке Python с использованием библиотек Keras и Tensorflow.
Kitab М. И. Дель, А. Ю. Пучкова və s. «Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений» - pdf formatında yükləyin və ya onlayn oxuyun. Şərh və rəylərinizi qeyd edin, sevimlilərinizi seçin.
