Обучение нейронной сети для обнаружения дефектов на керамической плитке
В данной научной статье авторами рассмотрено обучение нейронной сети с помощью модели YOLOv8 для обнаружения дефектов на керамической плитке. Составлен dataset для обучения нейронной сети, а также его предварительная обработка в онлайн среде Roboflow.
Подобные документы
Решение задачи обучения нейронной сети с помощью алгоритма обратного распространения на основе объема страховых сборов на данный отчетный период. Расчет количества нейронов в скрытом слое и количества скрытых слоев. Исследование структуры нейронной сети.
статья, добавлен 29.09.2012Составление базы данных почасового электропотребления. Адаптация входных данных для обучения искусственной нейронной сети. Выбор алгоритма обучения нейронной сети. Выбор архитектуры нейронной сети. Трудности для прогнозирования электропотребления.
статья, добавлен 27.07.2017- 3. Обращение операторов в нелинейной теории оболочек с помощью нейронной сети и генетического алгоритма
Применение нейронной сети для идентификации функции нагрузки тонкостенной оболочки по результатам наблюдений. Обоснование возможности аппроксимации зависимости между результатами наблюдений и неизвестными функциями обратных задач с помощью нейронной сети.
статья, добавлен 27.09.2016 Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018Решение задач классификации бинарных входных векторов с использованием искусственной нейронной сети Хэмминга. Расчет матрицы весовых коэффициентов нейронов первого слоя. Сигналы нейронной сети Хэмминга, получаемые на протяжении полного цикла расчета.
статья, добавлен 12.06.2018Характеристика 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 28.10.2020Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.
статья, добавлен 25.03.2013Распознавание символов по скелетному изображению, использование нейронной сети. Вычисление набора признаков скелета символа, его идентификации по результатам обучения нейронной сети. Устойчивость алгоритма к искажениям символов и параметрам шрифта.
статья, добавлен 25.09.2012Погружение структурной модели в пространство рецепторных и аксоновых полей - процесс, порождающий топологическую модель нейронной сети, по которой можно реализовать адаптивный алгоритм обработки данных. Сущность регуляризации параметров алгоритма.
статья, добавлен 10.05.2022Особенности использования нейронной сети для стабилизации положения подвижных элементов в среде OpenAI. Знакомство с решением задачи стабилизации положения подвижных элементов в технических системах. Рассмотрение этапов проектирования нейронной сети.
статья, добавлен 19.02.2019- 11. Генератор псевдослучайных последовательностей на основе модифицированной рекуррентной нейронной сети
Архитектура и функционирование модифицированной рекуррентной нейронной сети. Метод генерации псевдослучайных последовательностей. Методика обучения модифицированной рекуррентной нейронной сети на основе алгоритма обратного распространения ошибок.
статья, добавлен 19.06.2018 Параметризация свёрточной нейронной сети для осуществления семантического анализа текста и определения его эмоциональной окраски. Архитектура сети, её обучение и тестирование с использованием объектно-ориентированного языка Python и библиотеки Keras.
статья, добавлен 19.02.2019На базе информации о векторе состояния нелинейной модели и его производной формирование статической нейронной сети, аппроксимирующей правую часть уравнений динамики. Линеаризация сети, в результате которой определение коэффициентов линейной модели судна.
статья, добавлен 28.10.2018Изучены вопросы формирования массива данных для построения искусственной нейронной сети, предназначенной для поиска взаимосвязей между социальными и экономическими параметрами развития регионов России. Исследования в области региональной компаративистики.
статья, добавлен 01.09.2021Разработка Розенблаттом математической и компьютерной модели восприятия информации мозгом на основе двухслойной обучающейся нейронной сети. Алгоритм параллельной распределённой обработки данных в середине 1980 годов. Основы нейросетевых технологий.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Описание существующих видов нейронных сетей. Выявление их достоинств и недостатков. Основные возможности программного продукта Matlab. Моделирование и обучение нейронной сети на основе созданных дескрипторов для каждого символа английского алфавита.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Задачи 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 08.03.2019Топологии нейронной сети: биологический нейрон, функции активации, закономерности обучения. Существующие архитектуры и их сравнительная характеристика. Многослойный перцептрон нейронной сети, особенности ее использования для динамических систем.
отчет по практике, добавлен 18.02.2019Особенности применения нейронной сети с использованием библиотеки OpenCV для распознавания эмоций. Обучение нейронной сети, распознавание лиц из базы данных Yale Facesс помощью обучающего набора данных в рамках авторского проекта "Сурдотелефон".
статья, добавлен 25.02.2019- 20. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 Исследование решения задачи автоматического распознавания коридоров набивных стеллажей вилочными погрузчиками с использованием нейронной сети. Описания принципа работы и структуры нейронной сети. Проверка работоспособности построенной нейронной сети.
статья, добавлен 25.02.2019Исследование модели доменной нейронной сети. Анализ ее распознающих свойств, оценка помехоустойчивости, емкости памяти и скорости работы. Сравнительный анализ оптимизационных свойств предложенной модели. Критерий останова процесса случайного поиска.
автореферат, добавлен 27.09.2018Разработка алгоритма распознавания чисел с эмуляцией нейронной сети на основе использования стандартных функций табличного процессора MS Excel. Распознавание образов знаков десятичной системы, построенной с помощью горизонтальных и вертикальных штрихов.
статья, добавлен 29.01.2020Обзор технологии Text Mining. Алгоритмы для многоклассовой классификации текстов для выделения тега. Моделирование нейронной сети с использованием среды программирования Python для анализа данных и построения предсказательных моделей и библиотек.
дипломная работа, добавлен 07.09.2018Применение модуля программы, спроектированного на основе сверточной нейронной сети. Исследование способности нейронной сети к обучению на небольшом наборе данных в задаче классификации оружия на изображениях. Анализ результатов тестирования программы.
статья, добавлен 17.02.2019