Программа классификации объектов на спутниковых снимках с помощью глубокого обучения
Изучение алгоритмов машинного обучения, направленных на выявление закономерностей в графических данных. Применение сверточных нейронных сетей при работе со спутниковыми изображениями. Создание интерактивной карты для визуализации распознанных объектов.
Подобные документы
Применение методов машинного обучения с целью моделирования состояния рынка недвижимости Москвы. Изучение теории распознавания образов и теории вычислительного обучения в искусственном интеллекте. Проектирование и программирование явных алгоритмов.
диссертация, добавлен 02.09.2018Применение многослойных нейронных сетей для построения нелинейных классификаторов. Особенности использования геометрического подхода к распознаванию объектов. Возможности использования нормальных разделяющих гиперплоскостей на примере пары классов.
статья, добавлен 30.05.2017Классификации обучающих программ для электронного обучения. Понятие педагогического сценария. Создание интерфейсов отображения теоретического материала, тестирования, выведения результатов, базы данных. Поддержание удобного администрирования сайта.
дипломная работа, добавлен 16.06.2018- 79. Добыча данных
Способы добычи информации из интегрированных систем. Недостатки программного комплекса статистической обработки данных. Характеристика нейронных сетей. Применение деревьев решений и генетических алгоритмов. Принципы эволюционного программирования.
реферат, добавлен 17.05.2016 Описание модели динамического нейрона. Разработка новых методов обучения нейронных сетей, генерирующих спайки. Анализ аспектов функционирования нейрона, как детектора временных последовательностей сигналов. Исследование задач обучения нейрона с учителем.
статья, добавлен 18.01.2018Проблема моделирования объектов при помощи нейронных сетей. Проверка результатов полученной модели. Обмен между точностью и релевантностью. Архитектура и правила функционирования каждого слоя сети. Матрица входных данных для обучения нейро-нечеткой сети.
статья, добавлен 27.01.2019Классификация 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 26.09.2017Представления графических данных: форматы графических файлов и пример создания изображения компьютерной графики. Трехмерная 3D графика и ее применение в научных расчетах, инженерном проектировании и компьютерном моделировании физических объектов.
реферат, добавлен 26.12.2013Формализация знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы данных. Использование математического анализа и теории графов при создании алгоритмов интеллектуальных противников. Применение машинного обучения и искусственного интеллекта в играх.
творческая работа, добавлен 02.05.2024Изучение интерфейса редактора VBA. Рассмотрение методики проектирования и написания приложений с помощью объектов. Описание объектов Visual Basic for Application на примере линейной программы. Создание программы на основе собственных диалоговых окон.
лабораторная работа, добавлен 02.10.2014Подготовка данных, входы и выходы нейросети, изменения котировок. Выбор программного обеспечения: Matlab, Statistica, BrainMaker, NeuroShell Day Trader. Подготовка данных средствами MetaTrader. Знакомство с Matlab и обучения нейросетей в пакете AnfisEdit.
реферат, добавлен 02.12.2011Создание графического представления проекта пользователем с помощью визуализации. Разработка программы правления в среде CoDeSys на языке LD. Формирование окна конфигурирования элемента. Анализ панелей управления с рисованием в воображении картинок.
контрольная работа, добавлен 06.10.2017Рассмотрение задачи разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Применение морфологических операций для улучшения качества результата сегментации. Сегментация символов текстовых областей.
статья, добавлен 23.02.2016Общее 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 26.06.2011- 90. Нейронные сети
Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.
реферат, добавлен 09.06.2016 Разработка и анализ работы алгоритмов для анализа тональности агрессивных комментариев, автоматического определения их эмоционального окраса. Реализация классифицирующих моделей машинного обучения, оценка их качества и сравнение их эффективности.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Понятия, 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 06.06.2015Создание программы, которая выполняет заданные операции над данными: добавление данных об объектах недвижимости, просмотр объектов недвижимости, поиск недвижимости по конкретному району. Проектирование интерфейса и схема алгоритма работы программы.
курсовая работа, добавлен 01.10.2017Нейронные сети и вычислительные системы на их основе. Алгоритмы генетического поиска для построения топологии и обучения нейронных сетей. Линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его строение. Признаковое и конфигурационное пространство.
курс лекций, добавлен 17.01.2011Общее описание нейронных сетей, их виды: однослойные и многослойные сети, персептрон, сети Хопфилда. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Релаксация стимула, возникновение ложного образа и выработка прототипа, бистабильность восприятия.
контрольная работа, добавлен 12.05.2015- 96. Структурно-функциональная организация нейронных сетей в промышленных системах обработки информации
Нейросетевые технологии искусственного интеллекта и их применение при разработке интеллектуальных датчиков, анализаторов данных и систем обработки информации. Облегчение контроля технического состояния объектов и их параметрическая идентификация.
автореферат, добавлен 12.02.2018 Построение гибкой модели образовательных объектов. Разработка технологий автоматизации основных процессов корпоративного обучения. Использование шаблонов тестов. Механизм трансформации объектов. Выбор технической реализации систем дистанционного обучения.
автореферат, добавлен 25.07.2018Понятия и история развития системы дистанционного обучения, его цели и формы. Выбор технологии электронного обучения и применение компьютерных сетей. Создание и управление содержанием образовательного портала. Технология работы инструктора с системой.
дипломная работа, добавлен 07.05.2014Использование искусственных нейронных сетей, их способность к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей для эффективного решения поставленной задачи. Применение нейронных сетей в области телекоммуникаций, экономики и финансов.
статья, добавлен 26.04.2017Виды компьютерной графики, их специфические особенности и цветовые модели. Форматы графических данных. Характеристика основных программ для работы с графическими изображениями. Экономическое обоснование проекта создания программы для графических работ.
дипломная работа, добавлен 08.09.2010