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
Методики 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 06.03.2019Топологическая модель быстрой нейронной сети. Применение гибридных быстрого дискретного вейвлет-преобразования для построения систем классификации сигналов. Структурный синтез быстрых нейронных сетей. Модели и концепции эволюционной кибернетики.
статья, добавлен 29.05.2017- 103. Нейронные сети
Свойства нейронных сетей, области их применения и классификация. Структура и принципы работы нейронной сети и особенности ее обучения. Нейросетевые системы управления. Разработка нейросевого регулятора с наблюдающим устройством, управление объектом.
реферат, добавлен 08.10.2011 Алгоритм шифрования изображений на основе хаотической динамики, оптимизированный для параллельных вычислений. Оценка стойкости к статистическому и линейному криптоанализу. Тестирование производительности алгоритма. Сравнительный анализ изображений-шифров.
статья, добавлен 03.05.2019Методики 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 29.03.2016Анализ существующих систем в области идентификации изображений, их применение. Характеристика функциональной структуры подсистемы. Анализ выбора нейронной сети, моделирование подсистемы идентификации. Разработка базы сигналов и создание нейронной сети.
курсовая работа, добавлен 02.08.2015Методика прогнозирования селекционной ценности зерновых культур на стадии селекции. Алгоритм на основе искусственных нейронных сетей. Прогноз селекционной ценности пищевого сырья из 210 образцов тритикале коллекции урожая, оценка его эффективности.
статья, добавлен 17.11.2018Принцип работы блочного алгоритма симметричного шифрования на основе сети Фейстеля. Реализация алгоритма криптосистемы на языке программирования C# в Visual Studio. Принцип зашифровки текста. Проверка работоспособности и корректности работы программы.
контрольная работа, добавлен 20.12.2017- 109. Распознавание лиц
Создание алгоритма и программы для распознавания лица по фотографии c использованием библиотеки OpenCV методом искусственных нейронных сетей. Алгоритм бустинга для поиска лиц. Вычисление признаков и сравнение их совокупностей между собой разными методами.
курсовая работа, добавлен 05.03.2019 Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017Осцилляторные нейросетевые модели сегментации изображений и зрительного внимания. Типы нейронных сетей. Быстрые нейронные сети: проектирование, настройка, приложения. Нейроноподобные модели описания динамических процессов преобразования информации.
курс лекций, добавлен 08.02.2013- 112. Повышение помехоустойчивости "скользящего" корреляционного алгоритма распознавания печатных символов
Помехоустойчивый алгоритм без процедур предварительной сегментации и контурной фильтрации, построенный на основе комбинации корреляционного метода и критерия минимума кодовых расстояний. Анализ с известными алгоритмами распознавания символьной информации.
статья, добавлен 14.07.2016 История создания искусственной нейронной сети. Перцептрон как одна из первых моделей нейросети. Архитектура когнитрона, его иерархическая многослойная организация. Классификация нейронных сетей по характеру обучения, основные сферы их применения.
курсовая работа, добавлен 16.12.2016- 114. Применение нейронных сетей для построения модели прогнозирования состояния городской воздушной среды
Характеристика процессов распространения загрязняющих веществ в атмосфере. Описание нейросетевых моделей прогнозирования и определение их эффективности. Пример построения структуры нейронной сети для прогнозирования распределения диоксида азота.
статья, добавлен 29.05.2017 Искусственные нейронные сети в пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторах. Нелинейное отображение множества входных сигналов в выходные. Структура регулятора с блоком автонастройки. Процесс "обучения" нейронной сети, его длительность.
статья, добавлен 17.07.2013Характеристики нейронных многослойных сетей. Математические эквиваленты нейрофизиологических понятий параметрической и топологической пластичности. Связь степени параметрической пластичности нейронной сети с числом независимо распознаваемых образов.
статья, добавлен 17.01.2018Описание 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 04.04.2009Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.
автореферат, добавлен 29.03.2018Характеристика основных способов построения сетей (топология сетей). Методы защиты от несанкционированного доступа к ресурсам сети. Функциональная схема корпоративной вычислительной сети предприятия, выбор и обоснование сетевой архитектуры и базы данных.
курсовая работа, добавлен 25.04.2011- 120. Алгоритм Флойда
Разработка программы нахождения кратчайшего расстояния между вершинами взвешенного ориентированного графа по алгоритму Флойда-Уоршелла. Особенности применения алгоритма для учета изменения топологии и нагрузки сети при решении задачи выбора маршрута.
курсовая работа, добавлен 22.02.2019 Общие принципы построения и архитектура вычислительных сетей. Методы и средства передачи данных. Стандарты построения локальных сетей. Топология вычислительной сети. Протоколы и стеки. Организация сетевого взаимодействия. Алгоритмы маршрутизации.
курс лекций, добавлен 01.12.2013Проблема поиска глобального экстремума для негладких, многоэкстремальных целевых функций на ограниченном множестве в пространстве. Новая модификация адаптивного нечетко-нейронного алгоритма глобальной оптимизации. Оценка основных инверсных регрессий.
статья, добавлен 08.02.2013Классификация 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 26.09.2017Исследование особенностей применения эволюционных алгоритмов для настройки структуры и поиска весов связей искусственных нейронных сетей. Анализ вопросов эволюционного поиска топологии искусственной нейронной сети. Кодирование информации о весах связей.
статья, добавлен 08.02.2013Основные 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 28.01.2019