Réseau de neurones à impulsions et traitement d'images
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
26,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
13 °P sammeln!
Dans le monde d'aujourd'hui, la reconnaissance d'images par l'ordinateur est la question la plus préoccupante. La reconnaissance de l'écriture manuscrite est devenue très utile pour permettre à la machine d'apprendre à interagir entre l'homme et l'ordinateur. Pour la classification et la reconnaissance des formes, les réseaux neuronaux sont les outils les plus puissants. Ce livre décrit les stratégies pour les caractères anglais écrits à la main (majuscules et minuscules). Nous nous concentrons sur la classification et la reconnaissance basées sur le modèle de neurones Leaky-Integ...
Dans le monde d'aujourd'hui, la reconnaissance d'images par l'ordinateur est la question la plus préoccupante. La reconnaissance de l'écriture manuscrite est devenue très utile pour permettre à la machine d'apprendre à interagir entre l'homme et l'ordinateur. Pour la classification et la reconnaissance des formes, les réseaux neuronaux sont les outils les plus puissants. Ce livre décrit les stratégies pour les caractères anglais écrits à la main (majuscules et minuscules). Nous nous concentrons sur la classification et la reconnaissance basées sur le modèle de neurones Leaky-Integrate-and fire et le modèle de neurones Izhikevich, qui sont des modèles de réseaux neuronaux à picots. Ce livre illustre la simulation du modèle de neurones Leaky-Integrate-and fire et du modèle de neurones Izhikevich, et les résultats sont comparés en termes de précision, de temps de simulation et de taux d'allumage pour une analyse avec quelques améliorations supplémentaires. Nous rendons compte des avantages du SNN tels que le calcul de modèles mathématiques, la haute précision, la faible puissance, la faible surface, l'utilité pour les applications en temps réel pour d'autres améliorations et améliorations en termes de rentabilité.
Andere Kunden interessierten sich für
