| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:RAZPOZNAVANJE ZNAKOV S HOPFIELDOVO MREŽO
Avtorji:ID Višić, Marko (Avtor)
ID Guid, Nikola (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Strnad, Damjan (Komentor)
Datoteke:.pdf UNI_Visic_Marko_2009.pdf (670,72 KB)
MD5: B12348B88FDE6253CB404D1581A1923C
PID: 20.500.12556/dkum/b1f95706-37a5-41eb-90ea-3e4f7e49eb4c
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V diplomskem delu smo obdelali delovanje Hopfieldove nevronske mreže pri razpoznavanju znakov, ki so predstavljeni kot dvodimenzionalni binarni vzorci. V začetku smo predstavili osnove nevronskih mrež, nato pa smo opisali še zgradbo in delovanje Hopfieldove nevronske mreže. Predstavili smo problematiko lažnih stanj ter opisali metodo razlikovanja med lažnimi atraktorji in naučenimi stanji mreže. Podrobneje smo opisali programsko rešitev Hopfieldovega algoritma, ki smo jo razvili, nato pa smo predstavili rezultate poskusov, ki smo jih opravili s pomočjo implementacije.
Ključne besede:umetna inteligenca, Hopfieldova nevronska mreža, lažna stanja, Hebbovo učenje
Kraj izida:Maribor
Založnik:[M. Višić]
Leto izida:2009
PID:20.500.12556/DKUM-10889 Novo okno
UDK:004.89:004.92(043.2)
COBISS.SI-ID:13663510 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:LTUNGRCK
Datum objave v DKUM:23.06.2009
Število ogledov:2579
Število prenosov:273
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:CHARACTER RECOGNITION WITH HOPFIELD NETWORK
Opis:In this diploma thesis we have studied Hopfield neural network operation and recognition of characters, which are presented as twodimensional binary patterns. First, we have described the basics of neural networks in general, after which we have also considered the structure and operation of the Hopfield neural network. Further, we have presented the problem of false attractors and the method of distinguishing between false attractors and learned states. We have also presented our implementation of the Hopfield neural net algorithm and the results of experiments, conducted with the help of our program.
Ključne besede:artificial intelligence, Hopfield neural network, false attractors, Hebbian learning


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici