Open AccessДОСЛІДЖЕННЯ ДЕСКРИПТОРІВ ЩОДО РОЗПІЗНАВАННЯ ЦИФР НАБОРУ MNIST
Author(s) -
Nataliia Dorosh,
Tatyana Fenenko
Publication year - 2020
Publication title -
sistemnì tehnologìï
Language(s) - Ukrainian
Resource type - Journals
eISSN - 2707-7977
pISSN - 1562-9945
DOI - 10.34185/1562-9945-2-127-2020-04
Subject(s) - mnist database , python (programming language) , computer science , artificial intelligence , programming language , artificial neural network
Кращі результати розпізнавання цифр отримані на основі нейронних мереж і мають помилку менше 1%. Успішні алгоритми розпізнавання, в тому числі і глибокого навчання, приховані від користувача і складні в описі, тому не втратили свою актуальність алгоритми на основі дескрипторів. Метою роботи є вибір та дослідження дескрипторів для розпізнавання набору MNIST. Виконано розпізнавання цифр на основі 12 дескрипторів із застосуванням моделей з бібліотеки Scikit-Learn Python. За результатами розпізнавання методом k-середніх з’ясовано, що доцільно обрати 8 дескрипторів.