title: Using convolutional neural networks for image recognition
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Бадыкшанов Дмитрий Илдарович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Колмаков Максим Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kolmakov Maksim
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kozynchenko Vladimir Аleksаndrovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:34:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:34:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 016212
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11623
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Эта работа посвящена реализации модификации сверточной нейронной сети с использованием теории адаптивного резонанса. В работе приводится обзор архитектуры классической сверточной сети, рассматриваются используемые функции активации, механизм обратного распространения ошибки и процесс функционирования сети. Отдельная глава посвящена применению теории адаптивного резонанса к сверточной нейронной сети, подробному описанию архитектуры модификации и функционированию отдельных блоков. В работе приведены результаты вычислительных экспериментов по распознаванию изображений на основе базы MNIST.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper is devoted to the modification of the superconvergence of a neural network using the theory of adaptive resonance. In the work of the review of the architecture of the classical convolutional network, its activation functions, the mechanism of the reverse error distribution and the process of network functioning are considered. A separate chapter is devoted to the use of computational technologies for convolutional neural networks, a detailed description of architectural modifications and the functioning of individual units. The results of computational experiments on the detection of images based on the MNIST base are presented.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Сверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обратное распространение ошибки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сеть АРТ-1
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Convolutional neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Backpropogation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ART-1
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Using convolutional neural networks for image recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение сверточных нейронных сетей для распознавания изображений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Magisterskaya_Kolmakov_DlyaOtpravki.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11623/1/Magisterskaya_Kolmakov_DlyaOtpravki.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 784,94 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Kolmakov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11623/2/reviewSV_Otzyv_Kolmakov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 607,8 kB
resources.filename: reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11623/3/reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,63 kB