Алгоритмы формирования изображений состояний объектов для их анализа глубокими нейронными сетями. М. И. Дли и др.

• Тип: Текст PDF
• Авторы: М. И. Дли, А. Ю. Пучков, Е. И. Лобанева
• Издательство: Синергия(2019)
• Серия: Прикладная информатика. Научные статьи
• Год написания: 2019
• ISBN: 978-5-04-171825-1
• Страниц: 13
• Язык: Русский

• Жанры: Информатика и вычислительная техника
• Теги: Linux, Классификация, Эффективные алгоритмы, Нечеткая логика, Инструментальные средства, Нейронные сети, Алгоритмы, Язык Python

Представлены алгоритмы визуализации числовых данных, характеризующих состояние объектов и систем различной природы с целью нахождения в них скрытых закономерностей с помощью сверточных нейронных сетей. В алгоритмах применены методы получения изображений из числовых данных на основе дискретного преобразования Фурье фрагментов временного ряда, а также на основе применении визуализации с помощью диаграмм трехкомпонентных систем, если такое трехкомпонентное представление системы возможно. Программная реализация предложенных алгоритмов выполнена в среде Linux на языке Python 3 с применением открытой нейросетевой библиотеки Keras, являющейся надстройкой над фреймворком машинного обучения TensorFlow. Для процесса обучения нейронной сети был задействован графический процессор фирмы Nvidia, поддерживающий технологию программно-аппаратной архитектуры параллельных вычислений CUDA, что позволило значительно сократить время обучения. Также представлена программа, осуществляющая генерацию наборов изображений для реализации процесса обучения и тестирования сверточныйх нейронных сетей с целью их предварительной настройки и оценки качества предлагаемых алгоритмов.