Projekty: Sztuczna Inteligencja, Algorytmy Genetyczne i Sieci Neuronowe
Temat projektu:   Przykład implementacji sieci neuronowej do rozpoznawania znaków.
Data realizacji:   Rok 2004
Zrealizowany przez:   Katedra Elektroniki Akademii Górniczo-Hutniczej
Link do projektu:   http://home.agh.edu.pl/~vlsi/AI/ex01/

Opis:  Program rozpoznaje wzorce wejściowe w oparciu o implementacje prostej jednowarstwowej sieci neuronowej bez warstw ukrytych. Dla trzech wzorców taka sieć jest w zupełności wystarczająca. Dla większej ilości wzorców z powodu ograniczonej liczby neuronów konieczne może się okazać wprowadzenie dodatkowych warstw ukrytych.
Program operuje na wzorcach binarnych. Każdy wzorzec wejściowy zostaje zamieniony na odpowiadającą mu jednokolumnową reprezentację macierzową w ten sposób, że wszystkie wiersze matrycy wejściowej zostają "sklejone" razem. Zaciemnione piksele wzorca reprezentują w docelowej macierzy wartości 1, zaś piksele nie podświetlone - wartości -1. Przekształcenie to jest wykonywane dla wszystkich trzech wzorców użytych w programie, dając w efekcie trzykolumnową macierz P. Każda kolumna otrzymanej macierzy odpowiada jednemu wzorcowi. W opisywanym algorytmie kolejność wzorców w macierzy P nie ma wpływu na odpowiedź sieci.

więcej na: http://home.agh.edu.pl/~vlsi/AI/ex01/about.html

Projekty - Sztuczna Inteligencja


Powrót
O nas
Mapa Strony
Kontakt
 

TA STRONA UŻYWA COOKIE

X Nie pokazuj więcej
Dowiedz się więcej o celu ich używania w przeglądarce.
Korzystając ze strony wyrażasz zgodę na używanie cookie, zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki