ТРЕТЬЯ ВСЕРОССИЙСКАЯ ШКОЛА-СЕМИНАР СТУДЕНТОВ АСПИРАНТОВ И МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ

ТРЕТЬЯ ВСЕРОССИЙСКАЯ ШКОЛА-СЕМИНАР СТУДЕНТОВ, АСПИРАНТОВ И МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ СТУДЕНТОВ, «Коммерциализация научно-технических идей в энергетика: ИННОВАТИКА ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ - 2014» D 2 Информационные системы и телекоммуникации РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ СИМВОЛОВ Студент: Трунов Владимир Сергеевич, 2 -46 Руководитель: Ясинский Игорь Федорович к. т. н. , доцент Иваново, 2014

Структура работы • Состояние вопроса, актуальность • Новизна • Перспективность внедрения/применения • Экономическая оценка проекта • Личный вклад участника, имеющиеся достижения 2

Актуальность Применение такой программы актуально в задачах обработки изображений аэродинамической съемки, обработки изображений с камер видеонаблюдения, распознавание подлинности документов. 3

Описание проекта • • • Для разрабатываемой системы задача состояла в распознавании выбранных символов латинского алфавита, обучение такой нейросети требует выполнение следующих операций: Выбрать очередную обучающую пару из обучающегося множества; Подать входной вектор на вход сети; Вычислить выход сети; Вычислить разность между выходом сети и требуемым выходом (целевым вектором обучающей пары); Корректировать веса сети так, чтобы минимизировть ошибку с помощью алгоритма обратного распространения ошибки; Повторять шаги с 1 по 5 для каждого вектора обучающегося множества до тех пор, пока ошибка на всем множестве не достигнет приемлемого уровня. 4

Новизна • Разработан программный код решения данной задачи на языке C++. • В работе сначала была использована классическая полносвязная нейронная сеть (ПНС). Затем был применен метод нейросетевой воронки. Полносвязная нейронная сеть Нейросетевая воронка 5

Была проведена оценка скорости обучения каждой из нейронных сетей, на основе которой, был сделан вывод, что наиболее подходящим алгоритмом решения задачи является именно метод нейросетевой воронки. а) однослойная сеть б) многослойная сеть 6

Перспектива внедрения • Планируется использовать разработанную программу в учебном процессе при изучении курса «Нейрокомпьютерные системы» . • Может быть использована в задачах, где требуется проводить распознавание образов Экономическая оценка проекта • Для реализации необходим компьютер с несколькими ядрами, желательно наличие хорошего графического вычислителя (например NVIDIA Tesla). • Проект находится в разработке, поэтому срок окупаемости пока не определен, примерная стоимость конечного продукта не установлена. 7

Личный вклад участника • В настоящее время полностью реализована работающая программа. • По теме работы был сделан доклад на девятой международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Энергия 2014» в секции «Численные методы и параллельные вычисления» . В материалах конференции напечатана статья Разработка нейросетевой системы для распознавания символов. 8

Выводы В дальнейшем планируется: • Разработка параллельного алгоритма. • Решение задачи с использованием технологии параллельного программирования MPI, Open MP, CUDA. • Сравнение полученных результатов и выбор наилучшей технологии. • Увеличение количества распознавания образов. • Распознавание слов. 9

ТРЕТЬЯ ВСЕРОССИЙСКАЯ ШКОЛА-СЕМИНАР СТУДЕНТОВ, АСПИРАНТОВ И МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ СТУДЕНТОВ, «Коммерциализация научно-технических идей в энергетика: ИННОВАТИКА ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ - 2014» Спасибо за внимание! РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ СИМВОЛОВ Студент: Трунов Владимир Сергеевич, 2 -46 Руководитель: Ясинский Игорь Федорович к. т. н. , доцент