Мэдээлэл холбооны сургуулийн багш ажилчдын царайг нерон сүлжээ ашиглан таних судалгаа

Илтгэсэн хурлын нэр: МХТС Багш судлаачдын ЭШХ

Илтгэгч:  Ж.Оргил

Хамтран илтгэгч:

Илтгэсэн огноо: 2018-04-04

Илтгэлийн хураангуй:

Мэдээлэл холбооны технологийн хөгжилтэй хөл нийлүүлэн алхах нь өнөөгийн бидний эрхэм зорилго бөгөөд тоон дохионы боловсруулалт тэр дундаа дүрсийн боловсруулалт нь Неорон сүлжээг хэрэгжүүлж эхэлсэнээс авхуулаад эрчимтэй хөгжиж байна. Энэхүү судалгааны ажилаар МХТС багш ажилчдын царайны сан үүсгэн түүнийг неорон сүлжээ ашиглан бодит хугацаанд таних бөгөөд алдааны магадлалыг 0,3% - иас бага байх энгийн неорон болон гүн сүлжээг ашиглан харьцуулан авч үзэхэд Логистик регресс нь хамгийн бага алдаатай сурагагдсан боловч түүнийг турших болон сургах сургалт нь процессорт суурилсан учраас бусад неорон сүлжээг бодвол удаан байсан. Тиймээс Лэнэт 5 болон СНН 4 дээр төвлөрсөн. Дээрх хоёр сүлжээнээс лэнэт 5 сүлжээг сонгон авч туршилт хийхэд тухайн царайны зургийн санд байгаагүй зургаас царайг таних хувь нь 32% амжилттай бөгөөд үүнийг бид царайны зургын санг нэмэгдүүлэн дахин сургалт хийх замаар сайжруулах боломжтой юм. Мөн уг сүлжээнийн сургагдсан загварт тулгуурлан бодит хугацаанд хүний царайг таних боломжийг бүрдүүлснээрээ онцлоготой юм.

Илтгэлийн төрөл: Бүрэлдэхүүн болон Дээд сургуулийн ЭШХ

Түлхүүр үг: #Гүн неорон сүлжээ #МХТС царай таних #LeNet 5 #неорон сүлжээ #Logistic Regression sklearn #Fully connected Regularization network #зургын сан #CNN 4

Илтгэл нэмсэн: Ж.Оргил

Монгол Улсын Шинжлэх Ухаан Технологийн Их Сургууль © 2019