Использование центральных частот вейвлетов при инициализации вейвлет-нейронных сетей
Разработка и анализ метода инициализации параметров вейвлет-нейронных сетей на основе значений центральных частот базисных вейвлет-функций. Исследование эффективности, преимуществ и недостатков данного метода. Алгоритм формирования библиотеки вейвлетов.
Подобные документы
Изучение нейросетевых технологий с помощью симулятора нейронных сетей. Обзор существующих симуляторов нейронных сетей и оценка пригодности их использования в учебном процессе. Авторская разработка учебного нейросимулятора для использования его в ВУЗе.
статья, добавлен 26.04.2019Аппаратная и программная реализация нейронных сетей. Создание улучшенного подхода валидации точности алгоритмов глубокого обучения для применения на ИИ-ускорителях. Разработка гибкого и расширяемого инструмента для инференса искусственных нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019Вейвлетные преобразования: дискретные, непрерывные, обратные, стационарные, одномерные и двумерные, их функции, задание граничных условий. Декомпозиция и реконструкция сигнала. Многоуровневое вейвлет-разложение. Функции коэффициентов аппроксимации.
лекция, добавлен 15.11.2018Разработка прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Хопфилда. Нейронные сети и алгоритм обратного распространения.
курсовая работа, добавлен 30.11.2009Цифровой водяной знак как одна из наиболее эффективных технологий, которые применяются для преобразования видеокадров с целью подтверждения их подлинности. Характеристика теоретических особенностей непрерывного и дискретного вейвлет-преобразования.
автореферат, добавлен 02.12.2017Анализ решения задачи дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Основные процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 01.03.2017Разработка информационной технологии локализации текста на изображении со сложным фоном (ИСФ). Анализ метода локализации текстовых областей на ИСФ на базе сверточной нейронной сети с учетом многомасштабного разложения изображения по вейвлет-базису.
статья, добавлен 22.12.2016Классификация 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 26.09.2017Преимущества применения нейронных сетей для распознавания объектов. Разработка алгоритма обработки образа с помощью нечеткой логики в системе технического зрения. Бинаризация и кодирование изображения при его преобразовании из цветного в оттенки серого.
курсовая работа, добавлен 29.03.2021Знакомство со средствами, методами MATLAB. Характеристика типичной сети с прямой передачей сигнала. Моделирование нейронных сетей с помощью пакета Simulink. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме.
методичка, добавлен 26.11.2015Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Возможности использования в качестве банка фильтров материнских вейвлет-функций, позволяющих производить дифференцирование. Особенности применения оценки взвешенного среднего по критерию максимального правдоподобия для повышения точности восстановления.
статья, добавлен 21.11.2020Интерпретация выходных сигналов искусственных нейронных сетей при применении нелинейной нормализации, вычисляемой с помощью часто применяемых на практике эвристик. Исследование принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей.
статья, добавлен 31.08.2018Понятие искусственных нейронных сетей. Модель и архитектура технического нейрона. Обучение нейронных сетей. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. Однослойный и многослойный персептроны. Принцип работы сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015Определение количества информативных параметров, полученных на основе дисперсионного и ковариационного анализов результатов вейвлет-преобразования спектрально-нестационарных вибросигналов. Диагностика состояния промышленных вибрационных объектов.
статья, добавлен 14.07.2016Биологический прототип и искусственный нейрон. Распознавание цифр с помощью сетей Хопфилда. Алгоритм функционирования сети. Классификация входного образа. Развитие искусственных нейронных сетей. Исследование возможностей нейронных сетей и их развития.
курсовая работа, добавлен 25.01.2014Свойства биологического нейрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Обучение с учителем. Виды нейронных сетей и их свойства и преимущество. Разработка системы тестирования. Выбор программных средств для разработки. Структура базы данных и системы.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Рассмотрено применение технологии искусственных нейронных сетей для реализации систем интеллектуального автоматического управления. Проведен сравнительный анализ различных схем нейроуправления. Алгоритмы и методы обучения искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Методика прогнозирования селекционной ценности зерновых культур на стадии селекции. Алгоритм на основе искусственных нейронных сетей. Прогноз селекционной ценности пищевого сырья из 210 образцов тритикале коллекции урожая, оценка его эффективности.
статья, добавлен 17.11.2018Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях нейросетевых и нейрокомпьютерных технологий. Использование нейронных сетей при решении предоставления кредита в современном банке. Создание экспертных систем и организация ассоциативной памяти.
контрольная работа, добавлен 29.11.2015Нейронные сети как новая перспективная вычислительная технология для финансовой области. История и типы архитектур нейронных сетей. Обучение многослойной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Способы обеспечения и ускорения сходимости.
контрольная работа, добавлен 06.12.2015Методи стиску кольорових зображень без втрат якості відновлених даних, автоматизація цілочисельного вейвлет-перетворення їх колірної моделі. Статистичні властивості трансформант та розробка ядра інформаційної технології підтримки процесів стиску.
автореферат, добавлен 07.08.2014Порівняльний аналіз широко вживаних в практиці обробки геофізичної інформації методів усунення завад та альтернативних методів, заснованих на ортогональному діадному вейвлет-перетворенні. Простір ознак для опису об’єктів, що підлягають класифікації.
автореферат, добавлен 29.08.2014Возможность объединения подходов к представлению данных – фрактального и вейвлет-анализа с использованием принципа цветовой оппонентности для построения нового способа обработки и сжатия изображений. Кратномасштабная иерархия элементов; цветовые каналы.
статья, добавлен 28.01.2020Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017