Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Bachelor
Title of the study programm Information Technology
Title in original language Dziļās apmācības tīklu izmantošana vizuālu tēlu atpazīšanai
Title in English Use of Deep Learning Networks in Recognition of Visual Objects
Department Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor Agris Ņikitenko
Reviewer Dr. sc. ing. Inese Poļaka
Abstract Mūsdienās arvien izplatītāka ir mākslīgu neironu tīklu pielietošana problēmu risināšanā, samazinot nepieciešamību nolīgt lielu daudzumu kvalificētu cilvēku. Darba mērķis ir izpētīt, kādas arhitektūras mākslīgs neironu tīkls ir vispiemērotākais tēlu pazīšanas uzdevumam, kā arī realizēt attiecīgās arhitektūras tīkla praktisku izveidi. Tēlu atpazīšanai vispiemērotākais ir konvolūciju neironu tīkls, pielietojot konvolūciju neironu tīkliem raksturīgu arhitektūru, tika izveidots strādājošs neironu tīkla modelis, ar mērķi klasificēt CIFAR-10 datu kopā pieejamos attēlus pēc tēliem, kādi tajos ir, attēloti, izveidotais neironu tīkla modelis, pielietojot dažādus apmācības uzlabošanas algoritmus, spēja sasniegt 81,88% augstu precizitāti. Darba apjoms -81 lpp., 0 tabulas, 33 attēli un 1 pielikums
Keywords tēlu atpazīšana neironu tīkli mašīnapmācība
Keywords in English objects recognition neural networks machine learning
Language lv
Year 2019
Date and time of uploading 03.06.2019 09:12:02