Исследование повышения разрешения изображений с помощью обучения сверточных фильтров
Использование одиночного сверточного фильтра для повышения разрешения изображения. Сверточные фильтры, метрики качества. Однослойная нейронная сеть. Модель Raiser. Двухслойная нейронная сеть. Фильтры оператора Лапласа. Сущность бикубической интерполяции.
Подобные документы
Искусственные нейронные сети, основы описания многомерных тестовых данных. Построение области допустимых изменений параметров однородных групп, модели регрессии. Определение компонент дискретного конечного множества элементов. Нейронная сеть Хопфильда.
учебное пособие, добавлен 15.01.2018Обзор алгоритмов машинного обучения. Исследование функционалов ошибки и метрики. Использование градиентного бустинга при обучении нейронных сетей. Главный анализ линейной регрессии и регуляризаторов. Характеристика алгоритма адаптации градиента.
дипломная работа, добавлен 28.08.2020Исследование методов стеганоанализа в области дискретного вейвлет преобразования изображения. Условия и оценка эффективности метода стеганоанализа. Использование определенных коэффициентов для повышения качества обучения машины опорных векторов.
статья, добавлен 08.03.2019Представление знаний для решения интеллектуальных проблем. Принцип выбора потенциального дерева решения. Искусственные нейронные сети. Принцип работы искусственного нейрона, его формальная модель. Применение нейронных сетей, классификация нейронов.
учебное пособие, добавлен 26.08.2015Изучение 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 26.04.2019Методики компонентного проектирования нейронных сетей для обработки баз знаний, представленных семантическими сетями. Использование унифицированной модели нейронной сети и компонентном подходе к работе с нейронными сетями; библиотека НС-компонент.
статья, добавлен 06.03.2019- 57. Нейронные сети
Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.
реферат, добавлен 20.02.2009 Размер изображения и его графическое разрешение. Палитры, сканирование изображений, выделение областей, использование контуров, каналы, маски, фильтры. Экспорт контуров в Adobe Illustrator. Программа Adobe Type Manager, программа Adobe Acrobat Distiller.
курсовая работа, добавлен 06.01.2009Основные направления развития систем искусственного интеллекта. Математическая модель, программное и аппаратное воплощение искусственной нейронной сети. Выявление сложных зависимостей между входными и выходными данными и выполнение их обобщения.
статья, добавлен 25.03.2019Разработка искусственной нейронной сети, выделяющей акустический сигнал утечки из шума водопровода. Правило обучения сети, основанное на критерии минимума абсолютного значения момента четвертого порядка, упрощающее реализацию сети в реальном времени.
статья, добавлен 02.09.2013Описание 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 30.07.2016Анализ повышения конкурентоспособности проекта и снижение востребованности технических решений альткоинов при расширенных возможностей BTC. Проведение исследования нового подхода для проверки любых более сложных вычислений через сеть с помощью BitVM.
статья, добавлен 07.12.2024Характеристика процесса построения простейшей нейронной сети в пакете neuralnet. Анализ алгоритма подготовки данных на примере набора данных iris. Описание процесса обучения нейронной сети. Оценка качества классификации данных полученной нейронной сетью.
статья, добавлен 28.10.2020Исследование 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 10.12.2019Структура адаптивного нейросетевого фильтра. Исследование адаптивных фильтров подавления "белого" гауссовского шума, присутствующего на растровых изображениях. Сравнительный анализ статического и динамического нейросетевых фильтров и классических.
статья, добавлен 18.01.2018Задачи для определения оптимальной модели нейронной сети. Характеристика общей модели нейронной сети. Сравнение различных алгоритмов поиска оптимального пути. Эффективность пчелиного алгоритма в решении задачи исследования и патрулирования местности.
статья, добавлен 08.03.2019Задача 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 20.02.2012Выбор правильного разрешения для сканирования фотографий. Настройка тонального диапазона изображения. Настройка насыщенности и яркости изолированных областей изображения с помощью инструментов Sponge, Dodge. Использование нерезкой маски, стратегия ретуши.
лекция, добавлен 27.09.2017Особенности объединения компьютеров в сеть. Сущность децентрализованного и классического подходов к управлению техническими процессами. Семиуровневая модель ISO/OSI. Организация структурной схемы распределенных датчиков для измерения скорости ветра.
контрольная работа, добавлен 10.07.2011Метод интерполяции последовательного вычисления спектра Фурье, позволяющий ретушировать и восстанавливать отсутствующие (затенённые) части изображения. Искажение изображений объектов. Необходимость определения вида аппаратной функции и ее параметров.
статья, добавлен 07.11.2018Определение сущности понятий разрешения экрана, принтера и изображения. Возможности обеспечения высококачественной печати полноценного изображения. Цветовые модели и цветовая палитра. Основные графические режимы представления компьютерных изображений.
контрольная работа, добавлен 29.09.2017Модели нейронных сетей относятся к интеллектуальным системам, они позволяют улучшить результаты благодаря самообучению. Рассмотрены исследования по моделированию прогнозов котировок ценных бумаг. Нейронные сети обратного распространения. Описание модели.
статья, добавлен 17.03.2021Повышение эффективности процесса построения экспертных систем путем разработки информационной технологии. Использование развивающейся системы представления знаний на базе модели искусственных нейронных сетей, системы распределенного сетевого ввода данных.
автореферат, добавлен 01.09.2018Сущность глубокого обучения, его применение в компьютерном зрении, обработке естественного языка, распознавании речи, автономных транспортных средствах. Архитектура ГО: гибкие, сверточные и рекуррентные нейронные сети, стохастический градиентный спуск.
статья, добавлен 01.04.2023Ключевые задачи, решаемые интеллектуальным анализом для предприятий розничной торговли. Нейронная сеть - система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Основные компоненты интерфейса разрабатываемого программного приложения.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018