Implementation of a convolutional neural network using Tensorflow machine learning platform
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2022-44-2-55-65Keywords:
Computer Vision, Convolutional Neural Network, CNN, Deep Learning, Image Classification, Image UnderstandingAbstract
The generalized algorithm of a typical convolutional neural network realization by means of TensorFlow machine learning library is considered. The peculiarities of the coding implementation of the convolutional neural network in the image recognition problem are analyzed with the example of the MNIST datаset.
References
Y. Lecun. Gradient-based Learning Applied to Document Recognition [Electronic resource] / Y.Lecun, L. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner. – 1998. – Access Mode: http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf.
A Krizhevsky. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks [Electronic resource] / A. Krizhevsky, S. Sutskever, G. Hinton – Access Mode: http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classifica-tion-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf.
M. Zeiler. Visualizing and Understanding Convolutional Networks [Electronic resource] / M. Zeiler, R. Fergus. – 2013. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1311.2901v3.pdf.
C. Szegedy. Going Deeper with Convolutions [Electronic resource] / C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia та ін. – 2014. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf.
K. Simonyan. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition [Electronic resource] / K. Simonyan, A. Zisserman. – 2015. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf.
K. He. Deep Residual Learning for Image Recognition [Electronic resource] / K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun. – 2015. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf.
Ioffe S. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training b y Reducing Internal Covariate Shift [Electronic resource] / S. Ioffe, C. Szegedy. – 2015. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf.
An open-source software library for Machine Intelligence [Electronic resource]. – 2018. – Access Mode: https://www.tensorflow.org/
LeCun Y. The MNIST - Database of handwritten digits [Electronic resource] / Y. LeCun, C. Cortes, C. Burges – Access Mode: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/.
Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network [Electronic resource]. – 2017. – Access Mode: http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow-tutorial/.
Stochastic Gradient Descent – Mini-batch and more [Electronic resource]. – 2017. – Access Mode: http://adventuresinmachinelearning.com/stochastic-gradient-descent/.
Improve your neural networks – Part 1 [TIPS AND TRICKS] [Electronic resource]. – 2017. – Access Mode: http://adventuresinmachinelearning.com/improve-neural-networks-part-1/.
The CIFAR-10 dataset / The CIFAR-100 dataset [Electronic resource] – Access Mode: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html.
Neural Networks Tutorial – A Pathway to Deep Learning [Electronic resource]. – 2017. – Access Mode: http://adventuresinmachinelearning.com/neural-networks-tutorial/.
Stochastic Gradient Descent – Mini-batch and more [Electronic resource]. – 2017. – Access Mode: http://adventuresinmachinelearning.com/stochastic-gradient-descent/.
TensorFlow. API Documentation. v.1.5. [Electronic resource]. – 2017. – Access Mode: https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train.
Olexander N. Romanyuk, and etc. "A function-based approach to real-time visualization using graphics processing units", Proc. SPIE 11581, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2020, 115810E (14 October 2020).
L.I. Timchenko, N.I. Kokriatskaia, S.V. Pavlov, and etc. "Q-processors for real-time image processing", Proc. SPIE 11581, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2020, 115810F (14 October 2020).
Intellectual Technologies in Medical Diagnosis, Treatment and Rehabilitation: monograph / [S. In Pavlov, O.G. Avrunin, S.M. Zlepko, E.V. Bodyanskyi, etc.]; edited by S. Pavlov, O. Avrunin. - Vinnytsia: PP "TD "Edelveiss and K", 2019. -260 p. ISBN 978-617-7237-59-3
Intelligent Technologies of Computer Planning and Modeling in Medical Diagnosis, Treatment and Rehabilitation: monograph // edited by S.V. Pavlov, O.G. Avrunin, O.V. Hrushko - Zhytomyr: "Euro-Volyn" PE, 2021. - 202 p. ISBN 978-617-7992-15-7.
Downloads
-
pdf
Downloads: 158
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
