Recognition of handwritten numbers based on convolutional neural networks

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorStenin, A.
dc.contributor.authorPasko, V.
dc.contributor.authorSoldatova, M.
dc.contributor.authorDrozdovich, I.
dc.date.accessioned2023-02-17T13:51:59Z
dc.date.available2023-02-17T13:51:59Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenThis article deals with the problem of practical implementation of handwritten digit recognition based on convolutional neural networks (CNN). The CNN architecture is presented and analyzed, for which it is recommended to use cross entropy as a loss function during training, and the Softmax function as an activation function of the last CNN layer. It is also recommended to use the well-known error back propagation algorithm to implement the CNN learning algorithm. To do this, the article presents the main relations for errors at each layer.uk
dc.format.pagerangeС. 39-44uk
dc.identifier.citationRecognition of handwritten numbers based on convolutional neural networks / A. Stenin, V. Pasko, M. Soldatova, I. Drozdovich // Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2022. – № 2 (41). – С. 39-44. – Бібліогр.: 14 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1560-8956.41.2022.271337
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/52742
dc.language.isoenuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceАдаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник, 2022, № 2 (41)uk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectconvolutional neural networkuk
dc.subjecthandwritten digit recognitionuk
dc.subjectMNIST databaseuk
dc.subjectarchitecture of convolutional neural networkuk
dc.subjectlearning algorithmuk
dc.subject.udc658.62.018uk
dc.titleRecognition of handwritten numbers based on convolutional neural networksuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
ASAU_2022_2_p39-44.pdf
Розмір:
917.23 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2022. – № 2 (41)