Методика синтеза рекуррентных нейронных сетей для распознавания динамических образов
Описание разработанной методики синтеза импульсных рекуррентных нейронных сетей в составе машины неустойчивых состояний для решения задачи распознавания динамических образов в рамках парадигмы резервуарных вычислений. Входные данные и их предобработка.
Подобные документы
Характеристика понятия образа, проблемы обучения распознаванию образов. Описание истории исследований в области нейронных сетей. Изучение сигнального метода обучения Хебба. Описание структурных схем и алгоритмов нейронных сетей Хопфилда и Хэмминга.
реферат, добавлен 12.06.2015Анализ классической схемы математического моделирования. Методы распознавания объектов, сигналов, ситуаций, явлений и процессов. Характеристика задач распознавания образов и их типы. Использование искусственных нейронных сетей для распознавания образов.
реферат, добавлен 03.11.2016Рассмотрение и характеристика главных особенностей метода использования искусственных нейронных сетей. Ознакомление со схемой Персептрона. Исследование и анализ основных принципов распознавания образов, которые применяются в вычислительной технике.
контрольная работа, добавлен 26.05.2016Рассмотрение проблемы классификации сообществ в социальной сети. Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для классификации групп пользователей по степени радикальности. Методы предварительной обработки данных для построения классификаторов.
статья, добавлен 21.05.2021Сущность понятий "распознавание", "универсальное множество", "образ", "решающее правило", "адаптация" и "обучение". Примеры задач распознавания образов. Перебор, анализ характеристик образа, использование искусственных нейронных сетей при распознавании.
контрольная работа, добавлен 20.12.2012Нейронные сети как аппаратные или программные средства, моделирующие работу человеческого мозга. Анализ проблем создания компьютерных систем речевого общения. Рассмотрение особенностей применения нейронных сетей для решения задач распознавания речи.
доклад, добавлен 12.12.2012Специфические особенности графического интерфейса программного приложения "Сурдофон". Характеристика принципа работы системы распознавания жестового языка с помощью нескольких видеокамер. Анализ упрощенной архитектуры рекуррентной нейронной сети.
статья, добавлен 24.02.2019Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Описание задачи и практические приложения задачи распознавания образов. Проблема разделения классов (проблема "исключающего ИЛИ"). Определение отношения XOR как известный пример нелинейной проблемы. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
лекция, добавлен 09.10.2013Исследование применения классификации и анализа объектов на основе нейронных сетей в задачах распознавания объектов в видеопотоке. Разработка и реализация алгоритма обучения нейронных сетей для реализации механизмов классификации объектов в видеопотоке.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Этапы становления и развития нейронных сетей. Головной мозг, нейронные сети и компьютеры. Программные и аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Способы распознавания образов предметов.
реферат, добавлен 17.05.2013Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.
статья, добавлен 27.04.2017Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017Решение стегоанализа с применением искусственных нейронных сетей. Описание методики стеганографического анализа изображений, которая состоит в синтезе сигнатурного и статистического алгоритмов. Методика распознавания скрытой информации в изображениях.
статья, добавлен 16.05.2022Разработка человеко-машинных интерфейсов, основанных на распознавании образов и визуальном представлении мультимедийной информации. Метод нечеткого распознавания динамических жестов, основанный на использовании модели нечетких конечных автоматов.
статья, добавлен 18.01.2018Понятие и классификация нейронных сетей; их структура и принцип работы. Особенности применения нейронных сетей в телекоммуникационных системах. Методы решения задач маршрутизации. Принципы прогнозирования потоков данных на основе нечетно-нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Практические приложения распознавания образов. Выработка правил классификации самолетов для бомбардировщиков и истребителей в зависимости от их максимальной скорости и максимального взлетного веса. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
контрольная работа, добавлен 28.08.2013Понятие и основные компоненты нейронных сетей, классификация образов. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибок. Сети с радиальными базисными функциями. Кластеризация образов, самоорганизующаяся карта признаков. Дискретная сеть Хопфилда.
книга, добавлен 18.01.2011Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017Особенности разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Реализация методов для обнаружения и локализации текстовых областей, распознавания символов с помощью сверточных нейронных сетей.
статья, добавлен 23.02.2016Использование искусственных нейронных сетей, их способность к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей для эффективного решения поставленной задачи. Применение нейронных сетей в области телекоммуникаций, экономики и финансов.
статья, добавлен 26.04.2017Исследование содержания и принципы разрешения задачи разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Методика и этапы обнаружения и локализации текстовых областей с помощью нейронных сетей.
статья, добавлен 23.02.2016Понятие машинного зрения и распознавания образов, существующие разработки в области распознавания жестов глухонемых, основные требования и ограничения. Методы и этапы распознавания образов применительно к задаче распознавания языка жестов.
дипломная работа, добавлен 21.09.2018Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019