Нейромережеві методи та засоби стискання зображень
Огляд 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.
Подобные документы
Біологічний прототип і штучний нейрон. Найпростіші нейронні мережі. Дослідження нервової системи. Вибір структури нейронної мережі. Класифікація нейронних мереж. Задачі для вирішення нейронних мереж. Функції, які не реалізуються одношаровою мережею.
отчет по практике, добавлен 02.11.2017Проблема автоматичної оцінки якості зображень згортковою нейронною мережею (НМ). Варіанти розв’язання задачі побудови НМ. Структура НМ та параметри для навчання кожного шару, графіки зміни точності для навчальних та перевірних зображень під час навчання.
статья, добавлен 28.03.2024Визначення основних особливостей та вимог щодо побудови нейронних мереж. Розгляд підходів до їх використання в процесі страхового андеррайтингу як повноцінної заміни андеррайтера та у перехідний період. Опис основних моделей навчання нейронних мереж.
статья, добавлен 28.12.2017Вплив згорткових нейронних мереж на розуміння зображень детектором. Порядок визначення категорії об'єктів. Генерація регіонів за допомогою вибіркового пошуку (selective search). Кодування важливої геометричної інформації про внутрішній стан зображення.
статья, добавлен 03.08.2021- 30. Метод аналізу і підвищення якості навчальних вибірок нейронних мереж для прогнозування часових рядів
Розробка формалізованих основ формування навчальних вибірок для нейронних мереж в задачах прогнозування часових рядів. Формальний опис процесу формування НВ для задачі прогнозування. Дискретизація опису розпізнаваної ситуації для навчальних наборів.
автореферат, добавлен 28.06.2014 Аналізу існуючих методів контекстного пошуку зображень в електронних колекціях. Створення нового методу кластеризації для побудови ефективного механізму контекстного пошуку зображень у базах даних. Способи збільшення швидкодії запропонованого методу.
автореферат, добавлен 29.08.2014Аналіз методів та формулювання принципів побудови штучних імунних і гібридних систем інтелектуального аналізу даних. Розроблення методів і засобів структурно-параметричного синтезу нейронних мереж для розв'язання задач прогнозування та класифікації.
автореферат, добавлен 20.07.2015Розробка нових і удосконалення існуючих методів, моделей і алгоритмів формування зображень позакабинної обстановки в реальному масштабі часу. Створення на їх основі програмно-технічних систем для тренажерних комплексів різноманітних транспортних засобів.
автореферат, добавлен 28.08.2015Можливість використання гістограмних ознак для пошуку зображень, що містять текст, у великих колекціях. Основні етапи виявлення текстових регіонів. Аналіз проблем, що виникають при виявленні тексту і методів, що застосовуються для вирішення даної задачі.
статья, добавлен 26.03.2016Аналіз особливостей роботи протоколу обміну ключами з використанням взаємного навчання нейронних мереж. Існуючі атаки на протокол. Розподіл часу синхронізації нейронних мереж. Виявлення слабких місць протоколу, висновки стосовно його захищеності.
статья, добавлен 14.07.2016Основні поняття генетичних алгоритмів, історія їх розвитку. Достоїнства і недоліки використання генетичних алгоритмів при розробці програмного забезпечення, в системах штучного інтелекту, оптимізації, штучних нейронних мережах і в інших галузях знань.
реферат, добавлен 01.07.2019Характеристика методу підвищення якості растрових фотограмметричних зображень, що дозволяє збільшити просторову розрізненість первинних зображень. Особливості реалізації суміщення первинних зображень на основі процесу ортогоналізації Грама-Шмідта.
статья, добавлен 29.11.2016Дослідження процесів формування зображень у системах ідентифікації. Характеристика та способи обробки дактилоскопічних зображень. Математична модель графічного спотворення, що виникає при формуванні двовимірного зображення з тривимірного об’єкта.
автореферат, добавлен 15.07.2014Проведено 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 22.10.2023Методика теорії представлення модульних нейронних мереж у вигляді орієнтованих графів для формального опису довільних архітектур. Теоретичне обґрунтування методу заміни циклів в графовій моделі. Дослідження структури програмного комплексу NeuroLand.
автореферат, добавлен 30.07.2014Методика розв’язання задачі забезпечення стійкості обчислювального процесу на основі використання сучасних чисельних методів. Аналіз способів заміни експериментальної побудови бази знань засобами математичного моделювання і комп’ютерної симуляції.
автореферат, добавлен 28.07.2014Визначення стохастичної гри та адаптивних методів навчання штучних нейронних мереж без учителя. Розробка ігрового алгоритму та програмної моделі нейроагентного прийняття рішень. Аналіз впливу параметрів ігрової моделі на швидкість навчання нейроагентів.
статья, добавлен 29.08.2016Аналіз сучасного стану галузі комп’ютерної обробки візуальної інформації та відомих моделей та методів. Розробка моделі та відповідних ефективних методів обробки класу штрихових зображень (загальний підхід) та розробка архітектури обчислювальних процесів.
автореферат, добавлен 18.04.2014Розробка моделі семантичного анотування текстових документів з урахуванням бінарних виходів штучної нейронної мережі та ймовірнісної моделі семантичного анотування для формування RDF-описів. Функції інструментальних засобів вирішення прикладних задач.
автореферат, добавлен 19.06.2018- 45. 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 Аналіз сегментації зображень на базі алгоритмів різного рівня, розробка моделей реляційної кластеризації для автоматичного пошуку областей інтересу з використанням матриць толерантності. Програмні засоби для інтерпретації та сегментації відеоданих.
автореферат, добавлен 10.09.2014Формування реалістичних тривимірних зображень, які максимально відтворюють об’єкти реального світу - одне з основних завдань сучасної комп’ютерної графіки. Особливості застосування методу паралакс-меппінгу для створення зображень рельєфних поверхонь.
статья, добавлен 21.12.2018Дисертація присвячена розробці нових алгоритмів стиску зображень, орієнтованих на реалізацію в програмно–апаратних засобах інформаційних систем медичної діагностики. Розроблено адаптивний алгоритм кодування, що враховує особливості медичних зображень.
автореферат, добавлен 22.06.2014Базові архітектури та методи навчання статичних та динамічних штучних нейронних мереж для розв’язання задач апроксимації, фільтрації, ідентифікації та класифікації. Метод автоматичної побудови адаптивної схеми дискретизації вхідних сигналів у ШНМ СМАС.
автореферат, добавлен 20.07.2015Аналіз наукових методів досліджень і алгоритмів обробки інформації. Дослідження систем машинного навчання на основі штучних нейронних мереж. Переваги застосування штучного інтелекту. Розвиток технології блокчейн і корпоративних платформ метавсесвіту.
статья, добавлен 12.12.2022