КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)

Розмір шрифта: 
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ РОЗПІЗНАВАННЯ РУКОПИСНИХ ЦИФР СПАЙКІНГОВОЮ НЕЙРОННОЮ МЕРЕЖЕЮ
Олег Костянтинович Колесницький, Biтaлiй Дмитpoвич Сaвич

Остання редакція: 2023-12-19

Анотація


Розроблено інформаційну технологію розпізнавання рукописних цифр спайкінговою нейронною мережею. Було розроблено архітектуру спайкінгової нейромережі, яка має 784 входи та 2 шари спайкінгових нейронів. Програмна реалізація інформаційної технології розпізнавання рукописних цифр виконано на мові Python з використанням спеціалізованої бібліотеки BRIAN. Навчання програми відбувалось з використанням бази даних MNIST. Розроблена програма має достовірність розпізнавання рукописних цифр 91%, а програма-аналог - 84%, тобто розроблена програма має збільшену на 7% достовірність розпізнавання рукописних цифр.


Ключові слова


розпізнавання, рукописні цифри, спайкінгова нейронна мережа, MNIST

Посилання


  1. Gerstner, Wulfram. (2002). Spiking neuron models : single neurons, populations, plasticity. Kistler, Werner M., 1969-. Cambridge, U.K.: Cambridge University
  1. Колесницький О. К. Принципи побудови архітектури спайкових нейрокомп’ютерів / О. К. Колесницький // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця. – 2014. – №4 (115), С.70-78. [Електронний ресурс]. Режим доступу - https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/911/910.
  1. Galluppi, F., Lagorce, X., Stromatias, E., Pfeiffer, M., Plana, L. A., Furber, S. B., et al. (2014). A framework for plasticity implementation on the spinnaker neural architecture. Front. Neurosci. 8:429. doi: 10.3389/fnins.2014. 00429

Повний текст: PDF