Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Informācijas tehnoloģija
Nosaukums Dziļās apmācības tīklu izmantošana vizuālu tēlu atpazīšanai
Nosaukums angļu valodā Use of Deep Learning Networks in Recognition of Visual Objects
Autors Ervīns Jansons
Struktūrvienība 12100 Informācijas tehnoloģijas institūts
Darba vadītājs Agris Ņikitenko
Recenzents Dr. sc. ing. Inese Poļaka
Anotācija 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
Atslēgas vārdi tēlu atpazīšana neironu tīkli mašīnapmācība
Atslēgas vārdi angļu valodā objects recognition neural networks machine learning
Valoda lv
Gads 2019
Darba augšupielādes datums un laiks 03.06.2019 09:12:02