title: Machine learning methods in the problem of image recognition
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Фуртат Игорь Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Furtat Igor Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Зенков Дмитрий Антонович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zenkov Dmitrij Antonovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ананьевский Михаил Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ananevskij Mihail Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047989
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25909
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассмотрено решение задачи классификации рукописных цифр базы данных MNIST. Классификация была проведена с помощью свёрточной нейронной сети.
  Показаны результаты классификации и с помощью каких операций удалось их достичь.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper consider the solution of the problem of classifying handwritten numbers in the MNIST database. The classification was performed using a convolutional neural network.
  Shown results of the classification. Described what operations have been applied.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: свертка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CNN
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ml
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recognizer
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Machine learning methods in the problem of image recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы машинного обучения в задаче распознавания изображений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25909/1/diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 772,72 kB
resources.filename: reviewSV_Zenkov__ruk._.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25909/2/reviewSV_Zenkov__ruk._.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 59,45 kB