Формирование слоев нейронной сети для решения задачи классификации дорожных знаков

Аннотация

Евсина В.А., Евсин В.А., Широбокова С.Н., Жжонов В.А.

Дата поступления статьи: 26.11.2022

В данной статье рассматривается вопрос формирования и связи слоев в задаче классификации изображений знаков дорожного движения, а также вычисления весов на соответствующих слоях нейронной сети. Авторами приводится описание биологической структуры нейронов головного мозга, и их сопоставления с искусственными нейронными сетями. Представлена концептуальная модель искусственного нейрона и нейронной сети с описанием структурных элементов. Приведена матричная структура весов нейронной сети. Описан процесс преобразования RGB-изображения дорожного знака во входной слой нейронной сети. Для каждого скрытого слоя представлено соответствующее описание. Кроме того, приведено описание слоев свертки и максимального пула, а также пояснение необходимости применения данного типа слоев в сверточной нейронной сети. Так же авторами описан алгоритм формирования сверточной нейронной сети для классификации дорожных знаков. Приведены примеры работы данной нейронной сети.

Ключевые слова: сверточные нейронные сети, классификация, deep learning, big data, математическое моделирование, информатика

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

.