Spajkowaq nejronnaq set' i obrabotka izobrazhenij

Soni Adit Chaturwedi

ISBN 10: 6204566199 / ISBN 13: 9786204566191

Editore: Sciencia Scripts Mär 2022, 2022

Riguardo questo articolo

Neuware -V sowremennom mire raspoznawanie izobrazhenij komp'üterom qwlqetsq naibolee aktual'noj problemoj. Raspoznawanie pocherka stalo ochen' poleznym dlq togo, chtoby mashina nauchilas' wzaimodejstwowat' mezhdu chelowekom i komp'üterom. Dlq klassifikacii i raspoznawaniq obrazow nejronnye seti qwlqütsq naibolee moschnymi instrumentami. V ätoj knige predstawleny strategii dlq rukopisnyh anglijskih simwolow (propisnyh i strochnyh). My sosredotochimsq na klassifikacii i raspoznawanii na osnowe modeli nejronow Leaky-Integrate and fire i modeli nejronow Izhikewicha, kotorye qwlqütsq modelqmi nejronnyh setej. V ätoj knige rasskazywaetsq o modelirowanii modelej nejronow Leaky-Integrate i Fire i modeli nejronow Izhikewicha, rezul'taty srawniwaütsq po tochnosti, wremeni modelirowaniq i skorosti strel'by dlq analiza s nekotorymi dal'nejshimi uluchsheniqmi. Obsuzhdaetsq uspeshnoe modelirowanie neskol'kih modelej SNN, takih kak model' LIF i model' Izhikewicha dlq realizacii algoritma w kachestwe klassifikatora shablonow dlq anglijskogo alfawita. My soobschaem o preimuschestwah SNN, takih kak matematicheskij raschet modeli, wysokaq tochnost', nizkaq moschnost', men'shaq ploschad', poleznost' dlq prilozhenij real'nogo wremeni dlq dal'nejshego sowershenstwowaniq i uluchsheniq s tochki zreniq äkonomicheskoj äffektiwnosti.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 88 pp. Russisch.

Codice articolo 9786204566191

Dati bibliografici

• Titolo: Spajkowaq nejronnaq set' i obrabotka izobrazhenij
• Editore: Sciencia Scripts Mär 2022
• Data di pubblicazione: 2022
• ISBN 10: 6204566199
• ISBN 13: 9786204566191
• Rilegatura: Taschenbuch
• Condizione: Neu

Descrizione articolo

Riassunto

В современном мире распознавание изображений компьютером является наиболее актуальной проблемой. Распознавание почерка стало очень полезным для того, чтобы машина научилась взаимодействовать между человеком и компьютером. Для классификации и распознавания образов нейронные сети являются наиболее мощными инструментами. В этой книге представлены стратегии для рукописных английских символов (прописных и строчных). Мы сосредоточимся на классификации и распознавании на основе модели нейронов Leaky-Integrate and fire и модели нейронов Ижикевича, которые являются моделями нейронных сетей. В этой книге рассказывается о моделировании моделей нейронов Leaky-Integrate и Fire и модели нейронов Ижикевича, результаты сравниваются по точности, времени моделирования и скорости стрельбы для анализа с некоторыми дальнейшими улучшениями. Обсуждается успешное моделирование нескольких моделей SNN, таких как модель LIF и модель Ижикевича для реализации алгоритма в качестве классификатора шаблонов для английского алфавита. Мы сообщаем о преимуществах SNN, таких как математический расчет модели, высокая точность, низкая мощность, меньшая площадь, полезность для приложений реального времени для дальнейшего совершенствования и улучшения с точки зрения экономической эффективности.