Вирішення задач локалізації об'єктів за допомогою згорткових нейронних мереж
Принципи навчання простої штучної нейронної мережі з використанням алгоритму зворотного поширення помилки. Розпізнавання п'ятьох видів нормальних і п'ять видів дефектних кісток на рентгенівських зображеннях, а також оцінка точності розпізнавання.
Подобные документы
Технологія розпізнавання емоцій, що поєднує поведінкові та сенсорні дані та допомагає торговцям досягти мети емпатійного маркетингу. Етапи формування емоційного штучного інтелекту. Типи Emotion AI. Сфери застосування технологій розпізнавання емоцій.
статья, добавлен 14.05.2024Розвиток телекомунікаційних мереж. Розробка та обґрунтування методу структурно-лінгвістичного розпізнавання зображень для семантичного перетворення та збору релевантної інформації в комп’ютерних системах. Основа застосування семантичної мережі концептів.
автореферат, добавлен 30.07.2015Розробка та дослідження варіанту автоматизованої класифікації пристроїв орієнтування як складових СООВ з використанням штучних нейронних мереж, що в подальшому забезпечить їх автоматизований вибір за попередньо розробленою відповідною методикою.
статья, добавлен 22.03.2013Вибір математичної моделі еталона, навчання нейронної мережі з використанням алгоритму оберненого розповсюдження похибки. Особливості модифікації вхідних кіл нейронного контролера – розділення входів. Імітаційне моделювання в середовищі Simulink.
статья, добавлен 26.01.2017- 80. Система м’яких обчислень на базі нейронних мереж адаптивного резонансу для розв’язання задач САПР
Виявлення переваг, недоліків архітектури і обчислювально-ефективних шляхів реалізації мереж. Дослідження методів побудови гібридних систем обробки інформації. Розробка й навчання нейронних мереж адаптивного резонансу. Використання систем м’яких обчислень.
автореферат, добавлен 25.07.2015 Розробка методів обробки, аналізу, індексації результатів сегментації візуальної інформації у вигляді частково впорядкованих фактор-множин для забезпечення ефективного пошуку і розпізнавання зображень за запитом у сучасних мультимедіа базах даних.
автореферат, добавлен 29.08.2015Визначення поняття "масове уведення даних". Опис об’єктів масового уведення даних. Аналіз вимог до повноцінного перетворення документа в електронний формат. Аналіз характеристик і об'єктів розпізнавання. Розробка рекомендацій щодо вибору сканера.
статья, добавлен 29.09.2016У роботі здійснено аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. Сфери застосування нейронних мереж.
статья, добавлен 26.04.2023Синтез алгоритмів інтелектуальної системи розпізнавання мовлення в керуванні мобільним роботом. Множинно-семантичні моделі представлення мовлення у вигляді характеристик нормованих просторів. Комп’ютерне перетворення мовлення в чисельні характеристики.
автореферат, добавлен 06.07.2014Огляд існуючих штучних нейронних мереж, що застосовуються для вирішення задачі стискання зображень. Аналіз процесів взаємодії та формування популяцій генетичних алгоритмів. Розробка методу навчання штучних нейронних мереж в задачі стискання зображень.
автореферат, добавлен 19.06.2018Характеристика порівняння різних підходів до побудови схем розпізнавання. Особливість побудови апаратних схем множинного розпізнавання патернів. Дослідження асоціативної пам'яті на базі цифрових компараторів та фільтра Блума на базі геш-функцій.
статья, добавлен 11.07.2022- 87. Структурно-ієрархічні методи аналізу та розпізнавання зображень в умовах впливу просторових завад
Основи побудови структурно-ієрархічних методів розпізнавання при впливі фону і локальних перешкод. Модель локально-просторової подібності при зіставленні структурних описів на підставі голосування. Ієрархічний метод розпізнавання в умовах складного фону.
автореферат, добавлен 25.07.2015 Розробка експериментальної програмної системи для оцінки якості розроблених методів окремо і комплексного методу в цілому. Аналіз отриманих результатів за допомогою порівняння з результатами роботи відомих методів рішення даної задачі, їх ефективність.
автореферат, добавлен 26.07.2014Дослідження можливості використання моделі нейронних мереж штучного інтелекту при підготовці авіаційних спеціалістів. Характеристика етапів синтезу нейромережевої моделі залежності залишкових знань суб’єктів навчання від їх індивідуальних здібностей.
статья, добавлен 16.11.2017Аналіз схеми базового алгоритму навчання системи прийняття рішень за методом функціонально-статистичних випробувань. Методика оцінки диференційної інформативності ознак розпізнавання за допомогою логарифмічної статистичної інформаційної міри Кульбака.
методичка, добавлен 26.09.2017Теоретичне доведення доцільності та придатності апарату двовимірних контекстно-вільних граматичних конструкцій з виділеними сегментами для розв'язання практичних задач розпізнавання семантично насичених зображень зі складною ієрархічною структурою.
автореферат, добавлен 29.09.2014Аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. сфери застосування розробок у галузі штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 17.12.2022Аналіз створення систем автоматичного розпізнавання відповідної класифікації і ідентифікації. Дослідження застосування вірогіднісного методу для визначення якості зображення. Особливості застосування підходу при опрацюванні відеопотоків у реальному часі.
статья, добавлен 29.08.2016Дослідження впливу світлотехнічних параметрів процесу розпізнавання на достовірність коду. Визначення даних параметрів з урахуванням особливостей шкіри. Розробка методу розпізнавання перфорованого коду для забезпечення однозначної ідентифікації шкіри.
автореферат, добавлен 25.08.2015Проведення теплової обробки дисперсних матеріалів індукційним способом передачі енергії до теплопередаючої поверхні на основі нечіткої логіки та гібридних нейронних мереж. Використанням графічного інтерфейсу моделі. Аналіз самоналаштування системи.
статья, добавлен 30.01.2017Дослідження інформаційних технологій високопродуктивних системних середовищ та нейронних мереж для налаштування і розв'язування складних задач в реальному масштабі часу. Розробка алгоритму фільтрації зображень на базі мультиконвеєрних системних середовищ.
автореферат, добавлен 22.06.2014Поняття експертної системи. Принципи функціонування і навчання персептрона. Функції створення нейронних мереж. Процес синаптичної адаптації. Алгоритм роботи мережі Хопфілда. Сутність прогнозу та прогнозування. Короткі відомості про генетичні алгоритми.
методичка, добавлен 17.10.2014Дослідження тенденцій та технік побудови мовних моделей для попереднього навчання. Перетворення вхідних даних на слова або контекстуальні вбудовування для енкодерів та декодерів. Підготовка даних для використання в тренуванні систем розпізнавання мови.
статья, добавлен 17.01.2024Проведено аналіз різних алгоритмів класифікації даних, описано актуальність проведення наукового дослідження в цьому напрямі. Для аналізу було вибрано класифікатори на основі методів статистики, нейронних мереж та засновані на машинному навчанні.
статья, добавлен 22.10.2023Розробка та програмна реалізація базового алгоритму навчання системи прийняття рішень для розпізнавання двох класів (М=2) і алгоритм екзамену для функціонування навчання за методом функціонально-статистичних випробувань. Критерії оптимізації програми.
контрольная работа, добавлен 12.06.2014