ЗАСТОСУВАННЯ МЕРЕЖІ ГЛИБОКОЇ ДОВІРИ В ЗАДАЧІ РОЗПІЗНАВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ

Чумаченко, О.І.; Сіпаков, Г.О.; Chumachenko, О.І.; Sipakov, G.O.

dc.contributor.author	Чумаченко, О.І.
dc.contributor.author	Сіпаков, Г.О.
dc.contributor.author	Chumachenko, О.І.
dc.contributor.author	Sipakov, G.O.
dc.date.accessioned	2017-01-10T12:20:38Z
dc.date.available	2017-01-10T12:20:38Z
dc.date.issued	2016
dc.identifier.uri	http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/5546
dc.description.abstract	З метою дослідження концепції глибинного навчання, зокрема підміну багатошарового перцептрона на відповідну мережу глибинної довіри, було проведено комп’ютерне моделювання процесу навчання на тестовій виборці даних. Багатошаровий перцептрон був замінений на мережу глибинної довіри, що складається із послідовних обмежених машин Больцмана. Після навчання мережі глибинної довіри алгоритмом layer-wise training було виявлено, що використання мереж глибинної довіри значно покращує точність навчання багатошарового перцептрона методом зворотного розповсюдження помилки.	uk_UA
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.publisher	ЖДТУ	uk_UA
dc.relation.ispartofseries	Вісник ЖДТУ. Серія: Технічні науки;3(78)
dc.subject	нейронні мережі	uk_UA
dc.subject	перцептрон	uk_UA
dc.subject	глибинне навчання	uk_UA
dc.subject	neural network	uk_UA
dc.subject	perceptron	uk_UA
dc.subject	deep training	uk_UA
dc.title	ЗАСТОСУВАННЯ МЕРЕЖІ ГЛИБОКОЇ ДОВІРИ В ЗАДАЧІ РОЗПІЗНАВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ	uk_UA
dc.title.alternative	The application of deep confidence network in the problem of image recognition	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
dc.description.abstracten	In order to study the concept of deep learning, in particular the substitution of multilayer perceptron on the corresponding network of deep confidence, computer simulations of the learning process to test voters was carried out. Multi-layer perceptron has been replaced by a network of deep confidence, consisting of successive limited Boltzmann machines. After training of a network of deep confidence algorithm of layer-wise training it was found that the use of networks of deep confidence greatly improves the accuracy of multilayer perceptron training by method of reverse distribution errors.	uk_UA