Глубокое обучение и свёрточные нейронные сети в компьютерном зрении. Роль глубокого обучения и сверточных нейронных сетей в автоматической диагностике и мониторинге заболеваний
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.
Подобные документы
- 26. Нейронные сети
Нейронные сети - одно из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта. Модель нейрона и его элементы. Классификация и свойства нейронных сетей, концептуальные подходы к их обучению. Представление знаний в нейронной сети.
реферат, добавлен 29.12.2011 Характеристика организации и функционирования искусственных нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Основные направления создания систем искусственного интеллекта при помощи компьютерных алгоритмов.
реферат, добавлен 13.10.2011Нейронные 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 06.12.2015Описание принципов работы технологии искусственных нейронных сетей. Алгоритмы построения обучения сетей, возможности снижения временных затрат, необходимых для такого обучения. Обобщенная схема нейрона. Схема разделения вектора весов по ИР-элементам.
статья, добавлен 12.07.2021Моделирование поведения живых существ в процессе исследований в области искусственного интеллекта. Особенности искусственного нейрона и структура нейронных сетей. Осуществление диагностики с помощью использования пакета Statistica Neural Networks.
статья, добавлен 29.01.2016Число итераций, необходимых для обучения искусственных нейронных сетей. Распознавание образов интеллектуальной системой. Повышение качества и гибкости обучения структуры сети. Эффективность модульного принципа в плане уменьшения количества итераций.
статья, добавлен 15.07.2020Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021Разработка приложения для распознавания русскоязычного рукописного текста сверточными нейронными сетями. Реализуемый алгоритм со свёрточной нейросетью обеспечит эффективное и оптимальное решение сложных задач компьютерного зрения за короткий интервал.
статья, добавлен 20.02.2025Методики и подходы построения систем искусственного интеллекта. Применение в задачах распознавания образов нейронных сетей. Имитационный подход для построения систем искусственного интеллекта, перспективы воплощения в информационные массивы и программы.
курсовая работа, добавлен 29.03.2016Описание базовых задач для нейронных сетей и исторически первых методов настройки сетей для их решения: классификация (персептрон Розенблатта); ассоциативная память (сети Хопфилда); восстановление пробелов в данных; кластер-анализ (сети Кохонена).
курсовая работа, добавлен 04.04.2009Роль глубокого обучения в создании программного обеспечения deepfake, угрозы конфиденциальности и безопасности. Возможности реализованных в нём алгоритмов создания поддельных изображений, синтезированных искусственным интеллектом, методы их обнаружения.
статья, добавлен 09.05.2022Аналитический обзор нечетко-нейронных сетей, анализ методов обучения. Анализ программных комплексов для разработки систем прогнозирования. Разработка структурной схемы на базе нечетко-нейронных сетей, осуществление обучения разработанной системы.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Рассмотрено 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 02.04.2019Базовые понятия и основные задачи искусственного интеллекта (ИИ). История развития систем ИИ. Представление входных данных. Различные подходы к построению систем ИИ. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. Основные положения и применение нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 05.06.2011Биологический 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 25.01.2014Характеристика 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 12.06.2015Характеристика многослойной структуры нейронных сетей. Алгоритм обучения однослойного перцептрона. Построение полного алгоритма нейронных сетей с помощью процедуры обратного распространения. Программирование и применение методов Randomize и Propagate.
реферат, добавлен 20.03.2009Преимущества 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 29.03.2021Форма представления выходной информации. Рассмотрение способов её контроля. Обучение искусственных нейронных сетей. Исследование их преимуществ и недостатков. Источники и способы получения данных. Изучение особенностей применения нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016Рассмотрение 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 21.05.2021Проблема создания искусственного интеллекта. Имитационные теории моделирования. Развитие нейронных сетей. Разработка семантических алгоритмов. Технологии самообучающихся нейронных сетей. Социально-этические аспекты создания искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 28.06.2011Примеры задач компьютерного зрения. Методы машинного обучения. Модели нейронных сетей для задачи мульти-классификации и детектирования. Порядок создания системы детектирования и сегментирования предметов одежды на фото. Нейронные сети, модель SSD300.
статья, добавлен 18.07.2020Разработка 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 30.11.2009Классификация 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 26.09.2017Изучение принципа работы сверточных нейронных сетей. Исследование современных методов определения направления взгляда. Выбор технологий и библиотек необходимых для разработки приложения. Разработка веб-приложения. Основные типы слоев и методы оптимизации.
дипломная работа, добавлен 27.08.2020