Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ile Çin Sayı Örüntülerinin Sınıflandırması

Authors : Nihal Zuhal KAYALI, Sevinç İLHAN OMURCA

Pages : 184-191

Doi:10.53070/bbd.989668

View : 14 | Download : 10

Publication Date : 2021-10-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme uygulamaları için bir standart haline gelen MNIST veri seti oldukça popülerdir. Bu çalışmada MNIST veri setinin bir varyasyonu olarak el yazısı ile yazılmış Çince sayıların görüntülerini içeren veri kümesi tanıtılmıştır. Makine Öğrenmesi yöntemlerinin güncel ve zorlu araştırma konularından çok katmanlı yapay sinir ağlarının bir türü olan Konvolüsyonel Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(ConvNN ya da CNN); modeli uygulanıp bir sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Sınıflandırma aşamasında %97 doğru sınıflandırma oranına ulaşılmıştır. Sonuç olarak, önerilen modelin Çin sayı örüntüleri üzerinde yüksek başarım ile kullanılabileceği düşünülmektedir.
Keywords : Görüntü İşleme, Sınıflandırma, Konvolüsyonel Sinir Ağları, Derin Öğrenme