title: Application of modified artificial neural networks in machine vision problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Амелин Владислав Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ращенко Юлия Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Rashchenko Iuliia
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: 2018-07-26T15:17:21Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:17:21Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 012879
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12215
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Сверточные нейронные сети являются мощным инструментом в области машинного зрения. На данный момент большинство сверточных нейросетей обучаются методом градиентного спуска с обратным распространением ошибки, который обладает рядом проблем, поэтому представляет интерес разработка альтернативных механизмов обучения.    В данной магистерской диссертации разработаны альтернативные методы обучения сверточных нейросетей, основанные на постулате Хебба. Помимо этого, изучены базовые свойства и проанализированы некоторые проблемы фильтра Хебба и его различных реализаций, а также предложены для них некоторые модификации. Также предложено несколько вариантов реализации самоорганизующегося хеббовского обучения в задаче обучения с учителем.      Качество предложенных моделей оценено на примере задач машинного зрения. В результате экспериментов удалось достичь достаточно высокого качества хеббовского обучения нейросетей, включая глубокую сверточную сеть. Это открывает широкие возможности, так как свойство локальности хеббовских алгоритмов делает обучение потенциально более быстрым, чем градиентное, и изначально избавляет обучение от таких трудностей градиентной оптимизации, как, например, проблема затухающих градиентов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Convolutional neural networks are a powerful tool of computer vision. At the moment, most convolutional neural networks are being optimized by the method of gradient descent with error backpropagation, which has a number of problems. Therefore it is of interest to develop alternative learning mechanisms.    This master's thesis proposes alternative methods of optimizing convolutional neural networks based on the Hebb’s postulate of learning. In addition, the basic properties  and some problems of the Hebb filter have been analyzed, and some modifications have been proposed for them. The paper also contains several options for implementing self-organizing Hebb training in the task of supervised learning.    The quality of the proposed models was estimated for computer vision problems. Hebb training of neural networks, including a deep convolutional one, achieves sufficiently high performance. This opens up wide possibilities, since the locality property of Hebb algorithms makes the learning process potentially faster than the gradient one, and initially relieves optimization from such difficulties of gradient optimization as, for example, the problem of vanishing gradients.
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: правило Хебба
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Hebb's rule
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine vision problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of modified artificial neural networks in machine vision problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение модифицированных искусственных нейронных сетей в задачах машинного зрения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Rashhenko_YU.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12215/1/Rashhenko_YU.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,34 MB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Rashhenko_YUV.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12215/2/reviewSV_Recenziya_Rashhenko_YUV.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 362,4 kB
resources.filename: reviewSV_stt06391_Amelin_Vladislav_Vladimirovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12215/3/reviewSV_stt06391_Amelin_Vladislav_Vladimirovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,63 kB
resources.filename: reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12215/4/reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,53 kB