Technical Specialist, Subdivision of Implementation and Maintenance of Information Systems, Department of Information Technologies
Технический специалист отдела внедрения и сопровождения информационных систем Департамента информационных технологий
In this article we consider one of the most used classes of neural networks – convolutional neural networks (hereinafter CNN). In particular, the areas of their application, algorithms of signal propagation by CNN and CNN training are described and the methods of CNN functioning algorithms implementation in MATLAB programming language are given. The article presents the results of research on the effectiveness of the CNN learning algorithm in solving classification problems with its help. In the course of these studies, such a characteristic of the neural network as the dynamics of the network error values depending on the learning rate is considered, and the correctness of the algorithm of learning convolutional neural network is checked. In this case, the problem of handwritten digits recognition on the MNIST sample is used as a classification task.
В данной статье мы рассматриваем один из наиболее используемых классов нейронных сетей – сверточные нейронные сети (далее – СНС). В частности, описываются области их применения, алгоритмы распространения сигнала по СНС и обучения СНС и приводятся методы реализации алгоритмов функционирования СНС на языке программирования MATLAB. В статье приводятся результаты исследований эффективности алгоритма обучения СНС при решении с его помощью задач классификации. В ходе данных исследований рассматривается такая характеристика нейронной сети как динамика значений ошибки сети в зависимости от скорости обучения, а также проводится проверка корректности работы алгоритма обучения сверточной нейронной сети. В данном случае в качестве задачи классификации используется задача распознавания рукописных цифр на выборке MNIST.