Сравнительный анализ различных моделей нейросетей для решения задачи распознавания букв русского алфавита
К пояснительной записке прилагается 1 диск с готовой программой и материалами к ней, а также графическая часть.
Цель: закрепление теоретических знаний по дисциплине «Нейросети» и расширение теоретических и практических знаний в области искусственного интеллекта.
Произведен выбор нейросетей, рассмотрены их алгоритмы, представлена программная реализация на языке Python в библиотеке классов и написаны тестирующие программы.
Целью выполнения курсового проекта по дисциплине «Нейросети» является закрепление и расширение теоретических и практических знаний в области искусственного интеллекта.
При выполнении курсового проекта по дисциплине «Нейросети» перед студентами ставятся следующие задачи:
• развитие аналитического мышления и творческого подхода при решении задач инженерии знаний;
• систематизация, углубление и обобщение знаний, полученных при изучении дисциплины «Нейросети», их применение в процессе решения конкретных задач;
• закрепление и развитие навыков владения информационными и коммуникационными технологиями, полученными в процессе выполнения практических и лабораторных работ по учебным курсам информационного цикла;
• приобретение умений вырабатывать и реализовывать предлагаемые способы и технологии решения поставленных задач;
• приобретение умений по обобщению накопленного опыта в области информатизации;
• развитие навыков самостоятельной работы с научной литературой, справочными материалами, интернет-ресурсами, умение подбирать, систематизировать и анализировать материал;
• самостоятельный анализ основных концепций, выдвигающихся отечественными и зарубежными специалистами, по изучаемой проблеме;
• развитие умений на основе анализа формулировать результаты вы- полненной работы делать научно-обоснованные выводы и рекомендации;
• развитие навыков четко и понятно излагать мысли в регламентируемом объеме работы, правильно оформлять научную документацию, в том числе, курсовые работы;
• расширение кругозора в области искусственного интеллекта, ин-формационных и коммуникационных технологий.
Для ее выполнения была выбрана нейронная сеть обратного распространения ошибки, которая будет реализована на языке программирования Python. Программа будет содержать конструктор, на который будут подаваться значения следующих параметров:
- обучающая выборка;
- тестовая выборка;
- количество нейронов скрытого слоя;
- коэффициент обучения;
- момент;
- количество эпох обучения.
Тестирующая программа должна осуществлять ввод текстовой информации из файла и с клавиатуры, а также ввод параметров нейросети: количество эпох обучения, количество нейронов скрытого слоя, момент и коэффициент обучения.
1. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект : Учебное пособие для вузов / Л. Н. Ясницкий ; Л.Н. Ясницкий. - М. : ИЦ "Академия", 2015. - 176с. - (Высшее профессиональное образование. Информатика и вычислительная техника). - ISBN 5-7695-1958-4. - 5 экз.
2. Нейрокомпьютеры и их применение : учебное пособие для бакалавров и магистров. Кн. 6 : Нейроматематика / Д. А. Агеев [и др.] ; Д.А.Агеев, А.Н. Балухто, А.В. Бычков и др. ; под общ ред. А.И. Галушкина. - М. : Радиотехника, 2012. - 448с. : ил. - ISBN 5-93108-007-4. - 3 экз.
3. Лысенко Ю.Г. Нейронные сети и генетические алгоритмы : учебное пособие для вузов / Ю. Г. Лысенко, М. М. Иванов, А. Ю. Минц ; Ю. Г. Лысенко, Н.Н. Иванов, А.Ю. Минц ; ДонНУ. - Донецк : Юго-Восток, 2013. - 265с. - ISBN 966-8278-49-6. - 5 экз.
4. Хайкин С. Нейронные сети : полный курс / С. Хайкин ; С. Хайкин ; пер. с англ. Н.Н. Куссуль, А.Ю. Шелестова ; под ред. Н.Н. Куссуль. - Изд. 2-е, испр. - М. : Вильямс, 2016. - 1104с. : ил. - Перевод изд.: Neural networks/ S. Haykin. - ISBN 5-8459-0890-6. - 3 экз.
5. Комашинский В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / В. И. Комашинский, Д. А. Смирнов ; В.И. Комашинский, А.А. Смирнов. - М. : Горячая линия-Телеком, 2013. - 94с. - ISBN 5-93517-094-9. - 5 экз
6. Галушкин, А.И. Теория нейронных сетей [Электронный ресурс] : учебное пособие для вузов. Кн. 1 / А. И. Галушкин ; А.И. Галушкин ; общ. ред. А.И. Галушкина. - 9 Мб. - М. : ИПРЖР, 2010. - 1 файл. - (Нейрокомпьютеры и их применение). - Систем. требования: Просмотрщик djvu-файлов. - ISBN 5-93108-05-8. - 25* экз.
7. Баклицкая-Каменева О. От обучения нейронных сетей к умным роботам [Электронный ресурс] / О. Баклицкая-Каменева // Наука и жизнь. - 2016. - №3. - С.56-58. - 25* экз.
