Алгоритм выбора архитектуры полносвязной сети в задачах распознавания изображений на основе сверточных нейронных сетей
Предложен 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.
Подобные документы
Преимущества 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 29.03.2021- 27. 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 применения классификации и анализа объектов на основе нейронных сетей в задачах распознавания объектов в видеопотоке. Разработка и реализация алгоритма обучения нейронных сетей для реализации механизмов классификации объектов в видеопотоке.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Характеристика 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 20.03.2009- 30. 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 Характеристика 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 28.10.2020Топологии 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 18.02.2019Структура 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 30.05.2013Особенности 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 25.02.2019Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.
презентация, добавлен 16.10.2013Понятия, определения нейронных сетей и классификации изображений. Методы оптимизации работы нейронной сети. Описание интерфейса программной реализации решения задачи классификации изображений. Решение задачи распознания изображений реальных объектов базы.
дипломная работа, добавлен 06.06.2015Показано, 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 26.04.2019Алгоритм 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 09.01.2018Специфические 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 24.02.2019Задача нахождения максимального потока минимальной стоимости в нечеткой динамической транспортной сети. Формальный алгоритм решения данной задачи. Численный пример, реализующий работу алгоритма. Актуальность и практическая ценность данного алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2017Проектирование архитектуры программного комплекса на основе нейросетевых технологий для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха. Machine Learning: регрессионный методы интеллектуального анализа данных. Тестирование нейронной сети.
статья, добавлен 27.02.2019Обзор принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей. Расширенная модель искусственного нейрона. Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Определение входного сигнала нейрона. Карты признаков Кохонена.
курсовая работа, добавлен 04.12.2012Биологический 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 25.01.2014Автоматизация сбора, анализа и обработки данных в супермаркете. Разработка программы для распознавания лиц в живой очереди или изображений в реальном времени. Архитектура нейронной сети. Общий вид и назначение персептрона, оценка точности его работы.
статья, добавлен 25.02.2019- 45. 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 Понятие и сущность искусственных нейронных сетей. Обучающий алгоритм Видрова-Хоффа. Образование основного стандарта нейроинформатики. Применение кодирования, декодирования и фильтрации. Активация эквивалента однослойной линейной сети, их мощность.
учебное пособие, добавлен 18.01.2014- 47. Нейронные сети
Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.
реферат, добавлен 20.02.2009 Рассмотрение принципов работы нейронной сети. Разработка алгоритма машинного обучения. История возникновения нейронных сетей. Последовательность интеллектуальной обработки информации в интернете. Примеры применения нейросетей в различных сферах.
статья, добавлен 01.03.2019- 49. Нейронные сети
История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.
реферат, добавлен 05.04.2017 Характеристика алгоритма. Сетевые конфигурации. Многослойная сеть, которая может обучаться с помощью процедуры обратного распространения. Этапы выполнения алгоритма. Программа создания однонаправленной сети. Статистика использования других алгоритмов.
статья, добавлен 15.08.2020