Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
RSS Ins Вконтакте twitter facebook
HIERARCHICAL CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR HANDWRITTEN DIGITS RECOGNITION
Форма представленияСтатьи в зарубежных журналах и сборниках
Год публикации2020
Языканглийский
  • Мосин Сергей Геннадьевич, автор
  • Тумаков Дмитрий Николаевич, автор
  • Каюмов Зуфар Дамирович, автор
  • Библиографическое описание на языке оригинала Kayumov Z, Tumakov D, Mosin S., Hierarchical Convolutional Neural Network for Handwritten Digits Recognition//Procedia Computer Science. - 2020. - Vol.171, Is.. - P.1927-1934.
    Аннотация The application of a combination of convolutional neural networks for the recognition of handwritten digits is considered. Recognition is carried out by two sets of the networks following each other. The first neural network selects two digits with maximum activation functions. Depending on the winners, the next network is activated, which selects one digit from two. The proposed algorithm is tested on the data from MNIST. The minimal handwriting recognition error was estimated with this approach.
    Ключевые слова Handwritten digits; recognition; Hierarchical convolutional neural network; MNIST
    Название журнала Procedia Computer Science
    URL https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85086633513&doi=10.1016%2fj.procs.2020.04.206&partnerID=40&md5=9253c2b4e454acd44d8a54426cf8bf70
    Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку https://repository.kpfu.ru/?p_id=235382

    Полная запись метаданных