Application of the neural network for recognition of artificially generated images
Автор: Asyaev G.D., Nikolskaya K.Yu., Ali Mohammed Mozan
Рубрика: Краткие сообщения
Статья в выпуске: 3 т.17, 2017 года.
Бесплатный доступ
This article investigated the use of a neural network with back propagation for pattern recognition. The basic technique of neural network training is revealed. An artificial system was created to generate values similar to standard, rotated at different angles. An experiment was conducted during which it was established that a neural network can be trained on artificial examples (images), and then used for analysis of reference values.
Pattern recognition, neural network, recognition, noisy, generated image, training on noisy samples, reference values
Короткий адрес: https://sciup.org/147155300
IDR: 147155300 | УДК: 004.931 | DOI: 10.14529/ctcr170315
Применение нейронной сети для распознавания искусственно сгенерированных образов
Проведено исследование применения нейронной сети с обратным распространением ошибки для распознавания образов. Выявлена основная методика обучения нейронной сети. Была создана искусственная система по генерированию значений, похожих на эталонные, повернутые под разным углом. Проведён эксперимент, в ходе которого было установлено, что нейронную сеть можно обучить на искусственных примерах (образах), а потом использовать ее для анализа эталонных значений.
Список литературы Application of the neural network for recognition of artificially generated images
- Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс/С. Хайкин; пер. с англ. Н.Н. Куссуль, А.Ю. Шелестова. -М.: Вильямс, 2006. -1103 c.
- Ширяев, В.И. Финансовые рынки, нейронные сети, хаос и нелинейная динамика/В.И. Ширяев. -М.: URSS: Либроком, 2013. -228 с.
