Н. П. Огарева, г. Саранск Реализация нейронной сети для распознавания изображений с помощью технологии NVDIA CUDA В данной работе предложен улучшенный алгоритм обучения нейронной сети прямого распространения на основе метода Левенберга-Марквардта. <...> Алгоритм реализован в специальном программном комплексе на базе современной технологии параллельных вычислений. <...> Введение логия LIDAR (Light Detection and Ranging) — технология получения и обработки информации об удаленных объектах с помощью активных оптических систем, использующих явления отражения света и его рассеивания в прозрачных и полупрозрачных средах. <...> Принцип действия LIDAR не имеет больших отличий от радара: направленный луч источника излучения отражается от целей, возвращается к источнику и улавливается высокочувствительным приемником (в случае LIDAR — светочувствительным полупроводниковым прибором); время отклика обратно пропорционально расстоянию до цели. <...> В процессе обработки и интерпретаО ции результатов сканирования при помощи LIDAR возникает задача распознавания полученных изображений. <...> Физические и конструктивные особенности технологии LIDAR на данном этапе исследования, проводимого автором, не рассматриваются, поскольку LIDAR в рамках настоящей работы — одно из возможных средств получения изображения. <...> Жесткая привязка программного комплекса к особенностям какой-либо одной технологии получения 102 Лаборатория Нейросетевое моделирование дним из перспективных методов исследования земной поверхности, океана, атмосферы является техноизображения представляется нецелесообразной. <...> В настоящее время одним из самых популярных направлений в решении задач распознавания изображений является применение различных нейронных сетей. <...> В данной статье описывается реализация распознавания изображений с помощью нейронной сети прямого распространения. <...> В качестве алгоритма обучения нейронной сети выбран алгоритм на основе метода Левенберга-Марквардта <...>