Сравнение точности распознавания рукописных цифр методом k-ближайших соседей (kNN) и сверточной нейронной сетью (CNN)

Авторы

  • Перевышин Вячеслав Георгиевич ФГБОУ ВО «Приазовский государственный технический университет» Автор
  • Ковальчик Роман Владиславович ФГБОУ ВО «Приазовский государственный технический университет» Автор

Ключевые слова:

сверточная нейросеть, PyTorch, CNN, метод k-ближайших соседей, kNN, MNIST

Аннотация

Приведен результат сравнительного анализа точности реализации алгоритма распознавания рукописных цифр сверточной нейронной сетью с использованием библиотеки «PyTorch» (CNN) и сметодом k-ближайших соседей (kNN).

Загрузки

Опубликован

22.12.2023

Выпуск

№ 4 (2023): Вестник Донецкого национального университета. Серия Г: Технические науки

Раздел

Информационные технологии и телекоммуникации

Лицензия

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Статьи журнала «Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.

Как цитировать

[1]
2023. Сравнение точности распознавания рукописных цифр методом k-ближайших соседей (kNN) и сверточной нейронной сетью (CNN). Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки. 4 (Dec. 2023), 20–28.