Алгоритмы формирования изображений состояний объектов для их анализа глубокими нейронными сетями - М. И. Дли
| Автор: | М. И. Дли |
| Издательство: | Синергия |
| Серия: | Прикладная информатика. Научные статьи |
| Жанр произведения: | Техническая литература |
| Год издания: | 2019 |
| isbn: |
Представлены алгоритмы визуализации числовых данных, характеризующих состояние объектов и систем различной природы с целью нахождения в них скрытых закономерностей с помощью сверточных нейронных сетей. В алгоритмах применены методы получения изображений из числовых данных на основе дискретного преобразования Фурье фрагментов временного ряда, а также на основе применении визуализации с помощью диаграмм трехкомпонентных систем, если такое трехкомпонентное представление системы возможно. Программная реализация предложенных алгоритмов выполнена в среде Linux на языке Python 3 с применением открытой нейросетевой библиотеки Keras, являющейся надстройкой над фреймворком машинного обучения TensorFlow. Для процесса обучения нейронной сети был задействован графический процессор фирмы Nvidia, поддерживающий технологию программно-аппаратной архитектуры параллельных вычислений CUDA, что позволило значительно сократить время обучения. Также представлена программа, осуществляющая генерацию наборов изображений для реализации процесса обучения и тестирования сверточныйх нейронных сетей с целью их предварительной настройки и оценки качества предлагаемых алгоритмов.