Search
Didn't find any results in this catalog!
But we have some results in other catalogs.Search results for: KLASYFIKATORY NEURONOWE
-
Odporne na wpływ tolerancji, słownikowe metody diagnostyki uszkodzeń układów elektronicznych ze specjalizowanym klasyfikatorem neuronowym
PublicationW pracy przedstawiono nową klasę słownikowych metod diagnostyki uszkodzeń parametrycznych analogowych układów elektronicznych, ze specjalizowanym klasyfikatorem neuronowym, o zwiększonej odporności na tolerancje elementów układu. Wykorzystano koncepcję polegającą na konstrukcji sygnatur słownika uszkodzeń w postaci krzywych identyfikacyjnych i zastosowaniu klasyfikatorów neuronowych dobrze dopasowanych do tych sygnatur. W pierwszej...
-
Nieświadome sieci neuronowe
PublicationCoraz większą popularność zyskuje usługa predykcji za pomocą sieci neuronowych. Model ten zakłada istnienie serwera, który za pomocą wyuczonej sieci neuronowej dokonuje predykcji na danych otrzymanych od klienta. Model ten jest wygodny, ponieważ obie strony mogą skupić się na rozwoju w swojej specjalizacji. Wystawia on jednak na ryzyko utraty prywatności zarówno klienta, wysyła- jącego wrażliwe dane wejściowe, jak i serwer, udostępniający...
-
Równoważność klasyfikatorów binarnych
PublicationTematem wielu prac dotyczących zagadnienia klasyfikacji jest porównanie różnych powszechnie znanych klasyfikatorów pod względem przydatności w konkretnych zastosowaniach.W artykule pokazana zostanie równoważność klasyfikatorów funkcji boolowskich ze względu na średnią liczbę błędów generalizacji,zaproponowane zostanie kryterium podobieństwa klasyfikatorów oparte o współczynnik korelacji oraz przedstawiony zostanie wpływzłożoności...
-
Architektury klasyfikatorów obrazów
PublicationKlasyfikacja obrazów jest zagadnieniem z dziedziny widzenia komputerowego. Polega na całościowej analizie obrazu i przypisaniu go do jednej lub wielu kategorii (klas). Współczesne rozwiązania tego problemu są w znacznej części realizowane z wykorzystaniem konwolucyjnych głębokich sieci neuronowych (convolutional neural network, CNN). W tym rozdziale opisano przełomowe architektury CNN oraz ewolucję state-of-the-art w klasyfikacji...
-
Sieci neuronowe w modelowaniu konstytutywnym
PublicationArtykuł zawiera przegląd zastosowań sztucznych sieci neuronowych do modelowania praw konstytutywnych oraz własną propozycję dla klasy praw przyrostowo nieliniowych. Zaprezentowano zalety obliczeniowe sieci neuronowych, ogólne zasady modelowania oraz wyniki własnych symulacji.
-
Metody neuronowe do prognozowania finansowego
PublicationSztuczne sieci neuronowe mogą być stosowane do prognozowania kursów akcji na giełdzie, oceny wiarygodności kredytobiorców czy prognozowania kryzysów bankowych. W referacie omówiono zasady współpracy sieci neuronowych z algorytmami ewolucyjnymi oraz metodą wektorów wspierających. Ponadto, odniesiono się do pozostałych metod sztucznej inteligencji, które stosowane są w finansach.
-
Sztuczne sieci neuronowe modelem wczesnego ostrzegania
PublicationW rozdziale tym autor przedstawił wyniki swoich badań nad wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zagrożenia upadłością polskich firm produkcyjnych.Głównym celem było porównanie skuteczności przewidywania zagrożeń upadłością polskich przedsiębiorstw przy pomocy modelu sztucznych sieci neuronowych i tradycyjnego modelu analizy dyskryminacyjnej.
-
Sieci neuronowe oparte na prawach fizyki
PublicationWiele fizycznie nieuzasadnionych sieci neuronowych, mimo zadowalają- cej wydajności, generuje sprzeczności z logiką i prowadzi do rozbieżno- ści wyników z rzeczywistością. Jedną z metod poprawy funkcjonowania typowego modelu typu “black-box” na etapie uczenia, jest rozszerzenie jego funkcji kosztu o zależność bezpośrednio inspirowaną wzorem fizycz- nym. Niniejszy rozdział wyjaśnia koncepcję budowy sieci neuronowych opartych na...
-
Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe
PublicationW referacie zaprezentowane zostaną wyniki badań nad rozpoznawaniem obiektów w różnych warunkach za pomocą głębokich sieci neuronowych. Przeanalizowano działanie dwóch struktur – ResNet50 oraz VGG19. Systemy rozpoznawania obrazu wytrenowano oraz przetestowano na reprezentatywnej, bazie zawierającej 25 tys. zdjęć psów oraz kotów, która znacznie upraszcza analizowanie działania systemów ze względu na łatwość interpretacji zdjęć przez...
-
Skuteczność klasyfikacji gatunków muzycznych za pomocą sieci neuronowej w zależności od typu danych wejściowych
PublicationRozpoznawanie gatunku muzycznego jest jednym z podstawowych elementów inteligentnych systemów tworzenia automatycznych list muzyki. Platformy strumieniowe oferujące taką usługę wymagają rozwiązań, które umożliwią jak najdokładniej określić przynależność utworu do gatunku muzycznego. Zgodnie z aktualnym stanem wiedzy – najskuteczniejszym klasyfikatorem są sztuczne sieci neuronowe (w tym w wersji uczenia głębokiego), dla których...