Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2114U006919, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи СТРУКТУРА ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ОКРЕМОГО НАВЧАЛЬНОГО ПАРАМЕТРА КЛАСИФІКАТОРА НА ПРИКЛАДІ НАВЧАННЯ ДВОШАРОВОГО ПЕРСЕПТРОНУ В ЗАДАЧІ КЛАСИФІКАЦІЇ ПОВЕРНУТИХ ЗОБРАЖЕНЬ ФОРМАТУ 60-НА-80 Автор Романюк В. В.Romanuke V. V. Дата публікації 08-10-2014 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/37093 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Розробляється структура 13-етапного плану для оптимізації окремого навчального параметра класифікатора. Формально задача полягає у знаходженні глобального екстремуму (переважно мінімуму) функції, котра є певним вихідним параметром класифікатора залежно від його окремого параметра навчання. Пов’язуючи теорію плану з практикою, типом класифікатора обрано двошаровий персептрон. Його вхідними об’єктами є монохромні зображення середнього формату з декількома тисячами незалежних ознак. За поданою структурою програмним середовищем обрано MATLAB, котре має потужний інструмент Neural Network Toolbox. Зважаючи на стохастичність функції, що мінімізується, означається статистична ε-стабільність її оцінки за скінченною множиною даних. Ці дані дістаються за пакетним тестуванням навченого класифікатора. Для прикладу використання поданої структури плану оптимізується співвідношення середньоквадратичних відхилень піксельних спотворень і поворотів для навчання двошарового персептрону з метою класифікувати монохромні зображення формату 60-на-80 збільшених 26 великих літер англійського алфавіту. Ціллю є знаходження певного співвідношення середньоквадратичних відхилень піксельних спотворень і поворотів у процесі навчання для того, щоб забезпечити мінімум відсотка помилок класифікації. Відносний виграш такої оптимізації складає близько третини. Розроблена структура може бути застосована також і для оптимізації класифікатора з багатьма змінними, у відношенні чого зазначається, які саме дії плану мають врахувати множинність змінних. Додано в НРАТ 2026-02-09 Закрити