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
Нейросетевые технологии, история возникновения нейронных сетей. Основные виды и применение искусственных нейронных сетей. Самоорганизующаяся карта Кохонена, задачи, решаемые с ее помощью. Создание компьютерной имитационной модели нейронной сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012Понятие и основные компоненты нейронных сетей, классификация образов. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибок. Сети с радиальными базисными функциями. Кластеризация образов, самоорганизующаяся карта признаков. Дискретная сеть Хопфилда.
книга, добавлен 18.01.2011Основные направления, в которых на данный момент происходит активное развитие нейронных технологий и их практическое применение. Конкретные примеры использования нейронных сетей. Возможности и перспективы развития подобных систем на современном этапе.
статья, добавлен 28.03.2022Основные направления, в которых на данный момент происходит активное развитие нейронных технологий и их практическое применение. Конкретные примеры использования нейронных сетей; возможности и перспективы развития подобных систем на современном этапе.
статья, добавлен 10.04.2023Знакомство со средой создания нейронных сетей. Сущность статической и динамической архитектуры. Основные сети каскадной корреляции. Искусственные нейронные сети и алгоритмы классификации. Разработка проектов создания комплекса лабораторных работ.
дипломная работа, добавлен 04.07.2018Использование видеокамер для идентификации персонала. Структурная схема программного модуля по распознаванию лиц. Разработка биометрических приложений на основе искусственного интеллекта. Применение нейронных сетей в охранных системах и криминалистике.
статья, добавлен 11.12.2024Изучение понятия искусственного интеллекта - самообучающегося инструмента, усиливающего деятельность человека по генерации и принятию решений. Применение нейронных сетей. Основные области применения искусственного интеллекта. ИИ в вооруженных силах.
курсовая работа, добавлен 15.07.2012Назначение графических управляющих элементов NNTool, подготовка данных, создание нейронной сети, обучение и прогон. Разделение линейно-неотделимых множеств. Задача аппроксимации. Распознавание образов. Импорт-экспорт данных. Применение нейронных сетей.
статья, добавлен 23.01.2014Структура искусственной нейронной сети и принципы ее работы. Нейросетевая классификация. Создание программы, которая используя технологии нейронных сетей, сможет распознавать рукописные буквы. Центрирование изображения. Пример работы с приложениями.
статья, добавлен 30.05.2013Основные преимущества использования нейронных сетей при обучении автоматизированному переводу. Описание общей схемы и принципа работы нейронной сети, применение данной технологии в системе NMTS. Характеристика технологий автоматического перевода.
статья, добавлен 28.01.2019Обзор искусственных нейронных сетей, состоящих из множества взаимодействующих простых процессоров и представляющих собой устройства параллельных вычислений. Анализ структуры связей детали сетевой конструкции. Вычисления сигналов и значений нейронов.
лекция, добавлен 21.10.2013Терминология и общая постановка задачи "Понимания изображения". Изображения различной природы и области их использования. Метод одновременной навигации и составления карты. Достоинства и недостатки свёрточных нейронных сетей. Применение CNN в задачах.
реферат, добавлен 05.04.2016Перспективы развития искусственного интеллекта. Основные проблемы нейронных, экспертных и много-агентных сетей. Исследование генетических алгоритмов и моделей представления знаний. Применение искусственного интеллекта в промышленной и аграрной сфере.
контрольная работа, добавлен 22.07.2020- 114. Нейрокомпьютеры
Понятие и принцип работы нейронных сетей. Типы нейронов и их функциональные особенности: биологические и искусственные. Базовые архитектуры нейронных сетей, их структура и элементы. Этапы программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.
контрольная работа, добавлен 14.10.2013 - 115. Нейронные сети
Рассмотрение искусственных нейронных сетей, различий между их базовыми архитектурами. Способность к обучению как основное свойство мозга. Оценка эволюции технологий телекоммуникации. Особенности развития организаций, занимающихся внедрением сетей.
реферат, добавлен 19.12.2014 Разработка новых методов решения проблемы предсказывания (определения) цен акций на фондовом рынке с помощью технологии датамайнинга и машинного обучения, а именно нейронных сетей как инструмента имитации агента, торгующего на фондовом или другом рынке.
дипломная работа, добавлен 26.08.2016Получение гибридной системы посредством применения технологий экспертных систем и искусственных нейронных сетей. Описание базы данных экспертной системы экологической безопасности гидросферы, создаваемой на основе предыдущих протестированных баз данных.
статья, добавлен 30.04.2018Анализ градиента для некоторых случаев нейронных сетей с вейвлет-разложением целевого вектора – нового типа нейронной сети, специализированного на распознавании речи и преобразовании сигнала, позволяющего ускорить обучение по сравнению с перцептроном.
статья, добавлен 28.05.2017Проблема распознавания кривых линий на сложном фоне шумовых точек и близких соседних кривых. Главные требования к обработке в современных экспериментах. Понятие и особенности эластичных нейронных сетей. Робастные методы оценки параметров и их применение.
статья, добавлен 08.02.2013- 120. Особенности прогнозирования спортивных событий на основе использования аппарата нейронных сетей
Особенности применения инновационных инструментов прогнозирования. В качестве основного метода, используемого для прогнозирования, применяются искусственные нейронные сети Хопфилда, представляющие собой нейронные сети на основе радиально-базисных функций.
статья, добавлен 15.12.2021 DoS-атаки представляют собой серьезную угрозу для онлайн-сервисов, сетей и бизнеса, способствуя значительным сбоям в работе, финансовым потерям и ущербу. Рассматриваются методы машинного и глубокого обучения для обнаружения и предотвращения D DoS-атак.
статья, добавлен 17.12.2024Общее описание нейронных сетей, однослойные и многослойные сети. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Проблема функции "исключающее или". Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети, релаксация стимула.
курсовая работа, добавлен 26.06.2011Методики 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 06.03.2019Эволюция поколений символообрабатывающих ЭВМ. Этапы развитие искусственных нейронных сетей. Сравнение машины фон Неймана с биологической нейронной системой. Нейроинформатика как способ решения различных задач с помощью искусственных нейронных сетей.
лекция, добавлен 06.09.2017Процесс обучения нейросети-классификатора, сравнения эффективности теоретических методов оптимизации со стохастическими. Подтверждение преимуществ и потенциальных возможностей. Основные свойства задач (баз данных) и размеры нейронных сетей для них.
статья, добавлен 08.02.2013