Программа классификации психофизиологической двигательной активности человека, основанная на нейронной сети глубокого обучения
Разработка программы распознавания действий человека. Работа с видеопотоком и классификатором. Выделение особенностей и структуры сверточной нейронной сети. Функции активации искусственного нейрона. Выделение контура из изображения и определение движения.
Подобные документы
Повышение эффективности работы российских медицинских учреждений. Создание автоматизированных систем распознавания объектов, свёрточных нейронных сетей. Преимущества глубокого обучения и искусственного интеллекта в решении задач компьютерного зрения.
статья, добавлен 29.12.2024Публикация - один из самых популярных форматов общения в социальной сети. Особенности векторного представления слов в двумерном пространстве. Архитектура рекуррентной нейронной сети. Модерация текста - инструмент борьбы с токсичностью в Интернете.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.
отчет по практике, добавлен 20.12.2023Методика выбора нейронной сети для решения задач регрессионного анализа многомерных данных. Оценка эффективности выбранной нейросети при решении задачи аппроксимации зашумленных данных. Результаты моделирования прочностных характеристик металла шва.
статья, добавлен 27.05.2018Сущность и структура простой рефлекторной нейронной сети, ее главные консонанты и функциональные особенности. Биологическая изменчивость и закономерности обучения. Классификация и формы данных сетей, типы используемой информации, применяемые модели.
контрольная работа, добавлен 27.11.2014- 81. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 Специфические особенности алгоритма расчета порога бинаризации для полутонового изображения, реализованного на основе метода Оцу. Использование технологии искусственной нейронной сети для распознавания цифровых микроскопических изображений мокроты.
статья, добавлен 31.10.2017Особенность подготовки данных для обучения сети. Главный анализ формирования обучающих массивов в задаче. Вычисление суммы квадратичных отклонений выходов паутины от эталонов. Основная характеристика проведения результатов регрессионного анализа.
лабораторная работа, добавлен 14.01.2015Специфические 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 24.02.2019Проектирование и реализация системы, которая осуществляет процессы создания и взаимодействия группы объектов на примере искусственной нейронной сети Хэмминга. Принципы работы созданной программы и закрепление навыков программирования на языке Delphi.
курсовая работа, добавлен 24.04.2014История создания искусственной нейронной сети. Перцептрон как одна из первых моделей нейросети. Архитектура когнитрона, его иерархическая многослойная организация. Классификация нейронных сетей по характеру обучения, основные сферы их применения.
курсовая работа, добавлен 16.12.2016Метод представления знаний при проектировании модели. Требования к качеству восприятия информации, отображаемой на дисплеях. Схема простой многослойной искусственной нейронной сети. Неформальное определение когнитивной карты. Искажения изображения.
дипломная работа, добавлен 13.02.2016Совершенствование технологий распознавания объектов природного происхождения с большой визуальной вариабельностью в промышленных системах технического зрения. Отбор информативных признаков, участвующих в классификации. Выбор топологии нейронной сети.
автореферат, добавлен 02.05.2018Предложен формальный алгоритм построения полносвязной части нейросетевого классификатора. Описаны подходы к подбору гиперпараметров. При использовании данного алгоритма удалось снизить общее количество настраиваемых параметров полносвязной нейронной сети.
статья, добавлен 02.04.2019Искусственные нейронные сети в пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторах. Нелинейное отображение множества входных сигналов в выходные. Структура регулятора с блоком автонастройки. Процесс "обучения" нейронной сети, его длительность.
статья, добавлен 17.07.2013Проблема преобразования данных без использования конкретной формулы. Нейронные сети - системы искусственного интеллекта. Способность системы самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок.
статья, добавлен 15.02.2019Описание разработки программы для составления полного потока в транспортной сети. Определение структуры файла базы данных. Описание алгоритма для решения поставленной задачи. Рассмотрение результата работы программы. Изучение особенностей ручного расчета.
курсовая работа, добавлен 22.02.2019Исследование принципа работы с аналитической платформы Deductor для создания законченных прикладных решений. Определение входных и выходных переменных. Методы нормализации данных и обучения нейронной сети. Запуск программы и способы вывода решений.
контрольная работа, добавлен 18.10.2014Особенности регулирования технологических процессов на производстве с помощью ПИД регуляторов. Разработка системы управления для существующего контура управления с ПИД-регулятором и алгоритма подстройки его параметров в реальном масштабе времени.
статья, добавлен 02.11.2018Работа с сетевыми компонентами в Delphi на примере создания программы, позволяющей передавать файлы по сети с возможностью измерения скорости передачи, используя средства передачи потоков по сети. Пример работы программы при передаче и приеме файла.
лабораторная работа, добавлен 20.09.2012Изучение биологических аналогов изучаемых нейронных сетей. Разбор задачи воссоздания перцептрона. Принципы обучения нейронной сети. Моделирование программ, показывающих работу перцептрона. Синапс и алгоритм передачи информационного сигнала в сети.
реферат, добавлен 22.03.2019Определение значимости инновационной системы менеджмента качества - компьютерной коммуникации в интернет-пространстве. Выделение элементов глобальной сети. Оценка блога как частного мира человека, в котором он рассказывать о том, чем хочется поделиться.
статья, добавлен 11.08.2018Исследование целевой функции в задачах обучения искусственных нейронных сетей. Сущность итерационного процесса корректировки весовых коэффициентов. Особенность зависимости ошибки учебы от количества эпох для гибридного метода и адаптивного алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2017Алгоритм функционирования нейронных сетей, их внутренняя структура и компоненты, а также критерии оценки качества. Максимизация взаимной информации двух выходов, получающих информацию от двух смежных, не пересекающихся областей одного изображения.
курсовая работа, добавлен 09.01.2018Показано, что главное отличие нейронных сетей от ЭВМ в том, что они не программируются, а обучаются. Схема нейронной сети с прямой передачей сигнала. Рекуррентные нейронные сети как наиболее сложный вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь.
статья, добавлен 26.04.2019