Search academic texts

Information × Registration Number 2125U004503, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title STRUCTURAL AND FUNCTIONAL MODEL OF A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR PROCESSING, ANALYSING AND CLASSIFYING IMAGES OF VARYING COMPLEXITY popup.author Mozhaiev OleksandrKuchuk HeorhiiSafarov RenatLavrovskyi MaksymMoroz KostiantynMozhaiev OleksandrKuchuk HeorhiiSafarov RenatLavrovskyi MaksymMoroz Kostiantyn popup.publication 02-12-2025 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/4112 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description У статті представлено структурно-функціональну модель згорткової нейронної мережі (ЗНМ), призначену для обробки, аналізу та класифікації зображень різної складності. Модель базується на багаторівневій архітектурі з використанням згорткових, залишкових і паралельних обчислювальних блоків, що забезпечують високу адаптивність до різних типів вхідних даних. Вхідний тензор нормалізується за середнім і стандартним відхиленням вибірки, що дозволяє зменшити варіативність даних і стабілізувати процес навчання. Перший згортковий шар виконує початкове виділення ознак зображення з активацією типу ELU, яка забезпечує безперервність градієнтів та усуває проблему “мертвих нейронів”. Реалізація залишкових зв’язків (skip connections) забезпечує сталість інформаційних потоків та підвищує стабільність навчання. Отримані результати демонструють підвищену точність класифікації та стійкість до шумів у порівнянні з базовими CNN-архітектурами. popup.nrat_date 2026-04-19 Close