Sąsūkos dirbtinių neuronų tinklų įgyvendinimas ribotų išteklių sistemose

Abstract

Magistro baigiamojo darbo tikslas – sąsūkos dirbtinių neuronų tinklų įgyvendinimas ribotų išteklių sistemose. Atlikta analitinė sąsūkos dirbtinių neuronų tinklų efektyvaus įgyvendinimo sprendimų analitinė apžvalga ir atrinkti geriausi metodai. Ištirti sąsūkos neuronų tinklų parametrai, parinkti optimaliausi ir įgyvendinti ,,Raspberry Pi 3“ mikrokompiuteryje. Sukurta realiuoju laiku veikianti programa, atpažįstanti penkis rankų gestus.

The aim of the master's thesis is to implement convoliutional neural networks in systems of limited resources. Analytical review of effective implementation solutions for convoliutional neural networks was performed and best practices were selected. Parameter settings of convoliutional networks were studied, selected for optimum performance and implemented on Raspberry Pi 3. Created a real-time program that recognizes five hand gestures.