УДК 004.932.75’1
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ФУНКЦИИ АКТИВАЦИИ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ
Толмачев Сергей Владимирович, студент, направление подготовки 01.03.02 Прикладная математика и информатика, Оренбургский государственный университет, Оренбург
e-mail: tolmachev411@yandex.ru
Гришина Любовь Сергеевна, аспирант, направление подготовки 02.06.01 Компьютерные и информационные науки, Оренбургский государственный университет, Оренбург
e-mail: zabrodina97@inbox.ru
Научный руководитель: Болодурина Ирина Павловна, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой прикладной математики, Оренбургский государственный университет, Оренбург
e-mail: prmat@mail.osu.ru
Аннотация. В настоящее время распознавание образов относится к одной из важнейших задач искусственного интеллекта. Одним из наиболее актуальных и эффективных методов её решения являются искусственные нейронные сети. Этот метод требует детальной настройки начальных параметров и алгоритмов обучения, от которых во многом зависит вероятность успешной классификации образов. Данное исследование направлено на построение искусственной нейронной сети для решения задачи распознавания рукописных цифр с целью анализа влияния на точность нейросети такого её структурного элемента, как функция активации. Обучение проводилось с использованием наиболее популярного метода обратного распространения ошибки. Результаты вычислительных экспериментов на наборе MNIST показали, что в качестве передаточной функции предпочтительно использование функции положительной срезки. Разработанное программное обеспечение может быть использовано для дальнейших исследований, направленных на поиск алгоритма выбора оптимальной конфигурации нейронных сетей для различных задач машинного обучения.
Ключевые слова: распознавание образов, искусственные нейронные сети, персептрон, функция активации, метод обратного распространения ошибки.
Для цитирования: Толмачев С. В., Гришина Л. С. Исследование влияния функции активации искусственной нейронной сети при решении задачи распознавания образов // Шаг в науку. — 2021. — № 4. — С. 77–82.
