Добавлен: 30.06.2023
Просмотров: 82
Скачиваний: 3
Нейроны в слоя в плоскости. В каждом слое набор из плоскостей, нейроны плоскости имеют синаптические коэффициенты, ко всем участкам предыдущего слоя. нейрон слоя входыот некоторой предыдущего слоя, т. е. изображение слоя как бы небольшим пропускается набор синаптических коэффициентов, а отображается на нейрон текущего слоя. плоскостей собой характеристик, и каждая плоскость “свои” изображения в месте предыдущего слоя. Размер рецептивного поля самостоятельно в процессе разработки сети.(Рисунок 2.2)[21]
Вход Карта признаков
Рисунок 2.2 – сканирования изображения
Подвыборочный слой масштаб путем локального значений нейронов. образом достигается иерархическая организация. Последующие слои более общие характеристики, зависящие от изображения.
Постепенно сеть выделять ключевые характеристики лиц в поступающих на вход изображениях; нейронной сети образуют в местоположениях объектов. [22]
Последовательность при в этом случае будет следующей:
Провести изображения с тонов к черному или белому
Провести обесцвеченного на мелкую регулярную сетку, значения в (черный – 1, – 0)
Заранее и система персептронов обработает данных. Для сети выбрать подходящий вид дельта-правило, корректную работу.
Настройкой коэффициентов максимальной точности, обучение сети на образцах.
Работу алгоритма рисунок 2.3[23]
Рисунок 2.3 – распознавания объекта
На видно, что прямой вид на здание. В общем случае камеры этого не обеспечивать, становится понятно не только, выше про предварительной подготовки изображения, это сложность по с простых символов. Возможно, будет геолокацию, присутствующую в современных устройств, для угла зрения. Также понятно, что хотя разность углов на при небольшая, как немного «довернуть» реконструкцию на угол распознаванием. Дополнительное нейронной сети ещё и в том, что при наличии достаточного образцов будет лучше, чем при методах – так, Хоара набора большого признаков на сложных зданий.
Перед тем, как описать работы перцептронной сети, упомянуть, что в от символьных образов, возникать сложности с снимка по признакам, на из образа, т.к., очевидно, гораздо распознавание при контура либо локализации его частей отдельно.
Следует и для метода трансформирование изображения из в вид. При распознавании образов, подают на рецепторов по с тем, как попадает на человеческого глаза. По аналогии строится с рецепторов, собой массив, на можно всевозможные символов. Ввод информации в устройство, собой сканирования с периферийного устройства – камеры, и изображения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е. последовательность знаков, несут в себе о структуре визуального изображения. для этой в математических целях, преобразовать этот последовательный зашифрованный код в доступное представление и (0 – не закрашенные, 1 – точки).[24]
Будем достаточным описание без дополнительных уточнений, т.к. геометрические сохранят подобие с эталоном. классов (простых образов), для верна гипотеза компактности по сути аналогом распознавания здания, что же удачный нейронной сети как в данной задаче.
Основная подхода связана с выбором удовлетворительных распознавания, этот отчасти остается открытым. только, что следует из опорных и контуров в здания, а к их таким образом, чтобы получившиеся были кластеризуемы. Даже на присутствие вероятностных в нейросети, необходимо выделять продуманно. Эти функции признаков попытаться изыскать из соображений геометрии.
Прогнозирование - это момент при решений в управлении. эффективность решения от последовательности событий, уже принятия решения. предсказать неуправляемые этих перед решения сделать наилучший выбор, который, в случае, мог бы быть не удачным. Поэтому планирования и управления, обычно, функцию прогноза. Далее примеры ситуаций, в полезно прогнозирование.
Управление материально-производственными запасами. В управлении запасных на по самолетов совершенно оценить используемости детали. На основе этой определяется количество частей. Кроме того, оценить прогнозирования. Эта может быть оценена, например, на данных о времени, понадобилось для доставки деталей, не было на складе.[25]
Планирование производства. Для того, планировать производство продуктов, возможно, спрогнозировать продажу для наименования продукта, с времени доставки, на несколько месяцев вперед. Эти для продуктов быть преобразованы в к полуфабрикатам, компонентам, материалам, и т.д. Таким образом, на прогноза быть график целой группы предприятий.
Финансовое планирование. менеджера интересует, как изменяться оборот с времени.
Менеджер пожелать узнать, в период в будущем компании падать, с тем, принять соответствующее решение уже сейчас.
Разработка персонала. почтовой компании должен прогноз обрабатываемых писем, с тем, обработка производилась в с персонала и производительностью оборудования.
Планирование продукта. о нового продукта требует прогноза того, спросом он будет пользоваться. Этот не важен, чем инвестиций необходимых для его производства.
Управление процессом. также может быть частью управления процессами. Наблюдая переменные и их для будущего поведения процесса, определить время и длительность управляющего воздействия. Например, воздействие в часа может повышать химического процесса, а оно снижать эффективность процесса.
Прогнозирование процесса быть полезно при времени процесса и расписания производства.
2.3. и прогнозирования на нейросетях
Прогнозирование на НС рядом недостатков. Даже при прогнозировании на стабильный на основе информации о продажах, мы не накопить за период от 50 до 100 месяцев. Для процессов еще сложна. Каждый истории представляет одно наблюдение. То есть, в ежемесячных за пять лет только пять за январь, пять за и т.д. потребоваться за большее число для того, построить модель. Однако, необходимо отметить, что мы построить модель на НС даже в условиях данных. может по мере того, как свежие данные доступными.[26]
Другим нейронных — затраты по и ресурсам для удовлетворительной модели. Эта проблема не важна, если небольшое временных последовательностей. Тем не менее, прогнозирующая в управления производством может от сотен до тысяч временных последовательностей.
Однако, на недостатки, модель обладает достоинств. удобный модифицировать по мере того, как новые наблюдения. хорошо с временными последовательностями, в мал наблюдений, т.е. быть получена длительная последовательность. По этой причине модель быть в областях, где нас ежечасовые, ежедневные или наблюдения. Эти также в ситуациях, необходимо небольшое временных последовательностей.
В главе краткие наиболее распространенных продуктов.
NeuroShell 2 - среда с и интуитивно интерфейсом, в реализованы распространенные и нейросетевые архитектуры. Этот продукт и новичка, и профессионала. NeuroShell целая дополнений, которые существенно решение ряда задач.[27]
GeneHunter - "охотник за генами" использует генетические для сложных, сложных и очень-очень сложных комбинаторных и задач. GeneHunter надстройкой Microsoft Excel, т.е. решает свои непосредственно из рабочего листа, данные. того, в GeneHunter динамическая библиотека генетических алгоритмов, с NeuroWindows, что позволяет создавать гибридные системы, нейронные сети и алгоритмы.[28]
NeuroShell Trader не ни на один из пакетов потому, что нейронные сети для становятся осязаемыми. Только вместе важные графического отображения, технический и сети в один пакет, возможным создать специально для трейдеров.
NeuroShell Easy Series
Easy - в "легкий, простой" - не означает, что в серию примитивные алгоритмы. Напротив, нейросетевые архитектуры, в программ серии, являются самыми достижениями поиска, которого явилось создание "самопостроения" сети, обладающей рекордными обучения. термин "легкий" к простоте, с пользователь обрабатывать свои данные. Теперь пользователь сосредоточиться на задачи, все остальное данной сделают сами.
В серии входят:
NeuroShell Easy Predictor - Предсказатель
NeuroShell Easy Classifier - Классификатор
NeuroShell Easy Run-Time Server - автономных файлов.
NeuroShell Easy Predictor - дает с легкостью создавать для задач
прогнозирования и на имеющейся базы данных. Это быть следующих параметров временного ряда, например, курса акций, или какой-либо величины, определяемой независимых факторов, например, стоимости квартир или автомобилей.
NeuroShell Easy Classifier - для задач распознавания образов, с принадлежности предъявляемого образа (ситуации) к той или иной категории. Например, по биржевых показателей сигнал для или акций той или иной компании.
NeuroShell Easy Run-Time Server - серию программ, которые использовать сети, с NeuroShell Easy Predictor и NeuroShell Easy Classifier либо из листов Microsoft® Excel™, либо в программах.
NeuroWindows - собой библиотеку нейросетевых функций, с которых в построить нейросетевые практически архитектуры.
в от символьных образов, возникать некоторые сложности с снимка по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, собой прямоугольный массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет процесс сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. способом может создание в графической программе. Сохраненное изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.
Перед тем, как описать сети, упомянуть, что в отличие от символьных образов, возникать сложности с распознаванием здания по признакам, на из обесцвеченного образа, т.к., очевидно, лучшее получится при контура либо его частей отдельно.
Следует и для этого метода введенного из в матричный вид. При образов, подают на рецепторов по аналогии с тем, как попадает на человеческого глаза. По строится с рецепторов, представляющим собой массив, на можно всевозможные конфигурации символов. Ввод в устройство, представляет собой сканирования с помощью устройства – камеры, и сохранения в графического файла. Другим может создание в графической программе. изображение собой файл, т.е.