Таблица 1
Конфигурация исследуемых нейронных сетей
Сеть
Число
слоев
Число нейронов
в слое
Число весов нейронов
Сеть встречного распростране-
ния [4]
2*
По 20**
150***
в слое
Кохонена, 20 в слое
Гроссберга
Однослойный персептрон, акти-
вационная функция — сигмои-
да [1]
1
20
150
Однослойный персептрон, акти-
вационная функция — гиперболи-
ческий тангенс
1
20
150
Многослойный персептрон, ак-
тивационная функция — сигмои-
да
3
По 150
в скрытых, 20
в выходном
150
Многослойный персептрон, ак-
тивационная функция — гипербо-
лический тангенс
3
По 150
в скрытых, 20
в выходном
150
Вероятностная сеть
2
По 20
150
в первом слое,
переменное
количество в
выходном
Неокогнитрон
9
Общее число
45786
—
Примечание
.*
Число слоев определяется топологией нейронной сети.
**
Каждый ГРЗ содержит 10 цифр и буквы, схожие по начертанию в латинском
алфавите и кириллице (A, C, E, H, K, M, P, T, X, Y). Таким образом, общее число
классов, к которым может быть отнесен тот или иной вектор — 20. Исходя из этого
определяется по 20 нейронов в выходном слое. Данное число соответствует числу
символов, используемых в ГРЗ согласно ГОСТ Р 50557–93.
***
Ширина и высота образца 10
×
15
символов, исходя из чего число весов ней-
ронов во входном слое Кохонена берут 150.
С помощью подаваемых на вход нейросети векторов описываются
изображения, уже прошедшие предварительную обработку и бина-
ризацию. В результате исследования получены данные о количестве
ошибок, допускаемых на тестовой выборке нейросетями, которые в
порядке убывания точности классификации приведены ниже:
Точность классификации входных векторов на тестовой выборке
Сеть:
неокогнитрон . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
0,912
встречного распространения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
0,840909
многослойный тангенциальный персептрон . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
0,840909
196
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
