| 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 |
