Predspracovanie obrazu pre optické rozpoznávanie ... - TUKE

More documents

Recommendations

Info

$C:\tst\data_bi.v 1 `timescale 10ns/1ns 2 3 module data_bi(aDATA ...$

FEI TU v Košiciach Diplomová práca List č. 48 Veľkosť Min. chyba Po krokoch Úspešnosť Spracovaný vstupnej na test. učenia rozpoznania obraz vrstvy N množine [%] písmen [%] 24*24 8.8 200 88.5 32*32 9.3 650 73.3
FEI TU v Košiciach Diplomová práca List č. 49 5.2 Závislosť úspešnosti učenia sa na veľkosti skrytej vrstvy Popis experimentu Účelom tohoto experimentu je zistiť, akú veľkosť musí mať skrytá vrstva neurónovej siete, aby bolo možné predspracovanie realizovať. Je vhodné nájsť minimálnu veľkosť skrytej vrstvy, pretože jej veľkosť vplýva na dĺžku učenia. Zbytočne veľká skrytá vrstva by spomaľovala učenie, čo by mohlo vadiť v aplikáciach, s ktorými užívateľ priamo pracuje a vynucuje učenie. stup: Pre zistenie veľkosti skrytej vrstvy neurónovej siete použijeme tento po- - vytvoríme súbor s testovacou množinou a súbor s trénovacou množinou pre neurónovú sieť veľkosťou vstupnej vrstvy 8*8 neurónov. - vytvoríme neurónovú sieť, ktorej skrytá vrstva bude mať rozmer N - budeme neurónovú sieť učiť 1000 krokov - zvýšime číslo N a postup zopakujeme ešte niekoľkokrát Veľkosť vstupnej vrstvy neurónovej siete bola zvolená podľa experimentu na strane 45 na hodnoty 8*8 neurónov, čo sa zdá byť dobrý kompromis medzi rýchlosťou učenia sa neurónovej siete a kvalitou spracovania vstupného obrazu. Parametre neurónovej siete: - topológia:8 ×8−N −2 - gamma = 0.1 - počet prvkov trénovacej množiny: 2000
Page 1 and 2:
Technická univerzita v Košiciach
Page 3 and 4:
Poďakovanie Chcem poďakovať môj
Page 5 and 6: Thesis title: Image preprocessing f
Page 7 and 8: Obsah Formulácia úlohy 1 1 Úvod
Page 9 and 10: FEI TU v Košiciach Diplomová prá
Page 55: FEI TU v Košiciach Diplomová prá
show all

Predspracovanie obrazu pre optické rozpoznávanie ... - TUKE

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?