Разработка и реализация нейросетевого классификатора изображений
Аннотация
Выпускная квалификационная работа 29 с., 17 рис., 2 табл., 7 формул, 10 источников, 1 приложение.
Ключевые слова: искусственные нейронные сети, классификация изображений, обучение, свёрточная нейронная сеть, точность распознавания
Объектом исследования являются методы классификации изображений. Целью работы является выбор модели нейронной сети и реализация алгоритма классификации изображений из базы данных CIFAR-10. В результате работы была изучена архитектура нейронных сетей, и рассмотрен алгоритм обучения нейронных сетей. В работе продемонстрированы преимущества нейронных сетей как метода классификации изображений. На основе полученный знаний был реализован алгоритм классификации изображений. Алгоритм был протестирован, и была показана точность распознавания.
Ключевые слова: искусственные нейронные сети, классификация изображений, обучение, свёрточная нейронная сеть, точность распознавания
Объектом исследования являются методы классификации изображений. Целью работы является выбор модели нейронной сети и реализация алгоритма классификации изображений из базы данных CIFAR-10. В результате работы была изучена архитектура нейронных сетей, и рассмотрен алгоритм обучения нейронных сетей. В работе продемонстрированы преимущества нейронных сетей как метода классификации изображений. На основе полученный знаний был реализован алгоритм классификации изображений. Алгоритм был протестирован, и была показана точность распознавания.