Search academic texts

Information × Registration Number 2121U008791, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title ON THE FEATURES OF THE FORMATION OF DESCRIPTORS IN THE SIAMESE NEURAL NETWORK popup.author Shostak A.Shostak A. popup.publication 01-12-2021 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/2426 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Предмет дослідження ̶ процеси розпізнавання зображень рукописних цифр із застосуванням нейронних мереж. Додаток для розпізнавання ґрунтується на архітектурі сіамської мережі з нейронними згортковими підмережами. Мета статті ̶ обґрунтування вибору N-вимірних векторних уявлень вхідних зображень для опису їх властивостей, порівняння та їхнього розпізнавання. Завдання: експериментальне дослідження розпізнавання зображень рукописних цифр із використанням архітектури сіамської нейронної мережі. Методи досліджень: метод прямого пошуку для функцій з декількома змінними для визначення N-вимірних векторних представлений вхідних зображень. Методи досліджень: метод прямого пошуку для функцій з декількома змінними для визначення N-вимірних векторних уявлень вхідних зображень. Результати досліджень. Результати досліджень. Проведено визначення N-вимірних векторних уявлень вхідних зображень рукописних цифр та досліджено їх характеристики. Виконано експериментальне дослідження розпізнавання зображень із використанням векторних уявлень зображень у рамках архітектури сіамської нейронної мережі. Показано, що запропоновані методи визначення векторних N-вимірних уявлень вхідних зображень є робастними і незначно впливають на кількість помилок при тестуванні розпізнавання. Під час тестування використовувалися зображення рукописних цифр із тестового набору MNIST. Визначено, що використання наперед вибраних еталонних уявлень вхідних зображень дозволяє спростити архітектуру сіамської мережі. Висновки. Результати, отримані в роботі, можуть бути використані при порівняльній оцінці та визначенні N-вимірних векторних уявлень різних класів вхідних зображень з метою розпізнавання їх з використанням архітектури сіамської нейронної мережі. popup.nrat_date 2026-04-19 Close