Wyszukiwarka
Filtry
wszystkich: 497
Wyniki wyszukiwania dla: METODY UCZENIA SIECI NEURONOWYCH
-
WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWYCH I METODY WEKTORÓW NOŚNYCH SVM W PROCESIE ROZPOZNAWANIA AKTYWNOŚCI RUCHOWEJ PACJENTÓW DOTKNIĘTYCH CHOROBĄ PARKINSONA
PublikacjaChoroba Parkinsona (ang. PD - Parkinson Disease) zaliczana jest do grupy chorób neurodegeneracyjnych. Jest to powoli postępująca choroba zwyrodnieniowa ośrodkowego układu nerwowego. Jej powstawanie związane jest z zaburzeniem produkcji dopaminy przez komórki nerwowe mózgu. Choroba manifestuje się zaburzeniami ruchowymi. Przyczyna występowania tego typu zaburzeń nie została do końca wyjaśniona. Leczenie osób dotkniętych PD oparte...
-
Comparative study of learning methods for artificial network
PublikacjaW artykule przedstawiono wyniki badań porównawczych metod uczenia sieci neuronowych takich jak: metoda propagacji wstecznej błędów, rekurencyjna metoda najmniejszych kwadratów, metoda Zangwill'a, metoda algorytmów ewolucyjnych. Celem tych badań jest dobieranie najefektywniejszej metody uczenia do projektowania adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego.metody uczenia, sieć neuronowa, neuronowy regulator...
-
Piotr Szczuko dr hab. inż.
OsobyDr hab. inż. Piotr Szczuko w 2002 roku ukończył studia na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej zdobywając tytuł magistra inżyniera. Tematem pracy dyplomowej było badanie zjawisk jednoczesnej percepcji obrazu cyfrowego i dźwięku dookólnego. W roku 2008 obronił rozprawę doktorską zatytułowaną "Zastosowanie reguł rozmytych w komputerowej animacji postaci", za którą otrzymał nagrodę Prezesa Rady...
-
Sieci neuronowe jako alternatywny sposób uzyskania modelu obliczeniowego
PublikacjaW pracy zaprezentowano i omówiono rodzaje sieci neuronowych, obszary ich zastosowań oraz metody uczenia. Przedstawiono teorie działania oraz ich interpretacje matematyczną i numeryczną. Szczególną uwagę zwrócono na możliwości uzyskania modelu obliczeniowego oraz obszarów jego stosowania przez wzgląd na unikalne cech Sztucznych Sieci Neuronowych (SSN). Jako przykład pracy sieci zaprezentowano model obliczeniowy identyfikujący własności...
-
Comparative study of methods for artificial neural network training.
PublikacjaPrzedstawiono wyniki badań porównawczych następujących metod uczenia sieci neuronowych: propagacji wstecznej błędów, rekursywnej metody najmniejszych kwadratów, metody Zangwill'a i algorytmów ewolucyjnych. Badania dotyczyły projektowania adaptacyjnego regulatora neuronowego napięcia generatora synchronicznego.
-
Artificial Neural Networks in Microwave Components and Circuits Modeling
PublikacjaArtykuł dotyczy wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SNN) w projektowaniu i optymalizacji układów mikrofalowych.Zaprezentowano podstawowe zasady i założenia modelowania z użyciem SNN. Możliwości opisywanej metody opisano wykorzystując przykładowyprojekt anteny łatowej. Przedstawiono różne strategie modelowania układów, które wykorzystują możliwości opisywanej metody w połączeniu zwiedzą mikrofalową. Porównano również dokładność...
-
INFLUENCE OF DATA NORMALIZATION ON THE EFFECTIVENESS OF NEURAL NETWORKS APPLIED TO CLASSIFICATION OF PAVEMENT CONDITIONS – CASE STUDY
PublikacjaIn recent years automatic classification employing machine learning seems to be in high demand for tele-informatic-based solutions. An example of such solutions are intelligent transportation systems (ITS), in which various factors are taken into account. The subject of the study presented is the impact of data pre-processing and normalization on the accuracy and training effectiveness of artificial neural networks in the case...
-
Wojciech Jędruch dr hab. inż.
Osoby -
Zaawansowane Architektury Sieci Neuronowych
Kursy OnlineCelem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z zasadami tworzenia własnych architektur sieci neuronowych dostosowanych do zadanego problemu i dostępnych danych poprzez analizę wybranych, istniejących zaawansowanych modeli pojawiających się w literaturze naukowej ostatnich lat. Motywacją do studiowania nietypowych architektur jest to, że odpowiednio dopasowana architektura modelu (a więc prawidłowo narzucone "indukcyjne ukierunkowanie"...
-
Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaW artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych...
-
Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaW artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wyko-rzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych...
-
Zaawansowane Architektury Sieci Neuronowych
Kursy Online -
Zastosowanie sieci neuronowych w cyfrowej syntezie dźwięku
PublikacjaRozwój technik związanych z uczeniem maszynowym umożliwia nowe podejście i nowe definiowanie wielu dotychczasowych problemów. Heurystyczne algorytmy stosowane do problemów takich jak klasyfikacja danych w postaci wektorów cech, czy wyróżnianie grup obiektów o podobnych własnościach mogą znaleźć także zastosowanie w takich dziedzinach jak analiza i synteza dźwięków muzycznych. W referacie przybliżone zostały podstawowe zasady projektowania...
-
WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO ANALIZY ODPOWIEDZI MATRYC CZUJNIKÓW GAZU
PublikacjaW pracy zaprezentowano efekt wykorzystania sztucznych sieci neuronowych w procesie analizy odpowiedzi matryc czujników gazu. Przedstawione zostały podstawy teoretyczne sieci neuronowej jednokierunkowej oraz dwóch algorytmów uczenia tej sieci, następnie została ona wykorzystana do klasyfikacji substancji lotnych na podstawie pomiarów matrycy sześciu rezystancyjnych półprzewodnikowych czujników gazu. Przy użyciu środowiska obliczeniowego...
-
WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWYCH DO SYNTEZY MOWY WYRAŻAJĄCEJ EMOCJE
PublikacjaW niniejszym artykule przedstawiono analizę rozwiązań do rozpoznawania emocji opartych na mowie i możliwości ich wykorzystania w syntezie mowy z emocjami, wykorzystując do tego celu sieci neuronowe. Przedstawiono aktualne rozwiązania dotyczące rozpoznawania emocji w mowie i metod syntezy mowy za pomocą sieci neuronowych. Obecnie obserwuje się znaczny wzrost zainteresowania i wykorzystania uczenia głębokiego w aplikacjach związanych...
-
Zaawansowane architektury sieci neuronowych 2024
Kursy Online -
Wykorzystanie sieci neuronowych do syntezy mowy wyrażającej emocje
PublikacjaW niniejszym artykule przedstawiono analizę rozwiązań do rozpoznawania emocji opratych na mowie i możliwości ich wykprzystania w syntezie mowy z emocjami stosując do tego celu sieci neuronowe. Wskazano również przydatnośc parametrów typowo stosowanych do rozpoznawania mowy w detekcji emocji w śpiewie i rozróżnianiu tych emocji w obu przypadkach. Przedstawiono aktualne rozwiązania dotyczące rozpoznawania emocji w mowie i metod syntezy...
-
Ziemowit Suligowski prof. dr hab. inż.
Osoby -
Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do uczenia neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego. Evolutionary algorithm for training a neural network of synchronous generator voltage controller
PublikacjaNajpopularniejsza metoda uczenia wielowarstwowych sieci neuronowych -metoda wstecznej propagacji błędu - charakteryzuje się słabą efektywnością. Z tego względu podejmowane są próby stosowania innych metod do uczenia sieci. W pracy przedstawiono wyniki uczenia sieci realizującej regulator neuronowy, za pomocą algorytmu ewolucyjnego. Obliczenia symulacyjne potwierdziły dobrą zbieżność algorytmu ewolucyjnego w tym zastosowaniu.
-
Podstawy uczenia głębokiego 2023/24
Kursy OnlineKurs podstaw uczenia głębokiego przeznaczony dla studentów kierunku Informatyka. Obejmuje wprowadzenie do nadzorowanego uczenia maszynowego, budowę podstawowych sztucznych sieci neuronowych oraz algorytmów ich uczenia, a także bardziej zaawansowane architektury (sieci splotowe, rekurencyjne, transformery) i techniki regularyzacji i optymalizacji.