Search academic texts

Information × Registration Number 2123U006945, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author popup.publication 01-01-2023 popup.source_user Сумський державний університет popup.source https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/91788 popup.publisher Cумський державний університет Description У даній роботі було проведено аналіз та порівняння ефективності різних моделей нейронних мереж у задачі класифікації рукописних цифр з використанням бази даних MNIST. Особлива увага була зосереджена на двох архітектурах нейромереж: багатошаровому перцептроні та згортковій нейромережі.Під час тренування обох нейромереж на тренувальному наборі даних було оцінено їхню точність на тестовому наборі. Виявлено, що згорткова нейромережа досягає середньої точності розпізнавання значення швидше, в порівнянні з багатошаровим перцептроном. Запропоновано використовувати згорткові нейромережі для розпізнавання рукописних цифр, оскільки вони здатні виявляти ієрархічні структури та просторові залежності в даних, що сприяє покращенню точності класифікації. Такий підхід може бути корисним для широкого спектру завдань, пов'язаних з розпізнаванням образів та класифікацією зображень. popup.nrat_date 2025-05-12 Close