С. А. Гладилин, Д. П. Николаев, Д. В. Полевой, Н. А. Соколова, “Исследование возможности повышения точности распознавания нейронной сети при фиксированном числе активных нейронов”, ИТиВС, 2016, выпуск 1,страницы 96

РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Исследование возможности повышения точности распознавания нейронной сети при фиксированном числе активных нейронов

С. А. Гладилин^a, Д. П. Николаев^a, Д. В. Полевой^bc, Н. А. Соколова^d

^a ИППИ РАН
^b ИСА ФИЦ ИУ РАН
^c НИТУ "МИСиС"
^d ООО "Смарт Энджинс Рус"

Аннотация: В статье исследуется возможность повышения точности нейросетевого классификатора в системе реального времени без ухудшения временных характеристик за счет замены нейронной сети составным классификатором, являющимся двухуровневым деревом. Такая схема позволяет при том же времени классификации увеличить общее число нейронов, задействованных в классификаторе, повышая тем самым его выразительную силу. Экспериментальное исследование предложенного метода производится на примере задачи распознавания символов, тисненых на пластиковых картах.

Ключевые слова: обучение машин, статистические методы распознавания, распознавание символов, многослойные нейронные сети, признаковые пространства, распознавание в реальном времени.