Spiking Neural Network und Bildverarbeitung
Seiten
2022
Verlag Unser Wissen
978-620-4-56610-8 (ISBN)
Verlag Unser Wissen
978-620-4-56610-8 (ISBN)
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In der heutigen Welt ist die Bilderkennung durch den Computer das wichtigste Thema. Die Erkennung von Handschriften ist sehr nützlich geworden, damit die Maschine lernt, zwischen Mensch und Computer zu interagieren. Für die Klassifizierung und Erkennung von Mustern sind neuronale Netze die leistungsfähigsten Werkzeuge. In diesem Buch werden die Strategien für handgeschriebene englische Zeichen (Groß- und Kleinbuchstaben) dargestellt. Wir konzentrieren uns auf die Klassifizierung und Erkennung auf der Grundlage des Leaky-Integrate- und Fire-Neuronenmodells und des Izhikevich-Neuronenmodells, bei denen es sich um Spiking Neural Network-Modelle handelt. Dieses Buch illustriert die Simulation des Leaky-Integrate-and-Fire-Neuronenmodells und des Izhikevich-Neuronenmodells, und die Ergebnisse werden in Bezug auf Genauigkeit, Simulationszeit und Feuerungsraten für die Analyse mit einigen weiteren Verbesserungen verglichen. Wir berichten über die Vorteile von SNN, wie z.B. mathematische Modellberechnung, hohe Genauigkeit, geringer Stromverbrauch, geringer Platzbedarf und Nützlichkeit für Echtzeitanwendungen, die wir weiter ausbauen und in Bezug auf die Kosteneffizienz verbessern wollen.
Chaturvedi, Soni AditSoni Adit Chaturvedi ist Ph.D[ Electronics Engineering] M.Tech (Electronics) und B.E.( E &C) Derzeit arbeitet er als außerordentlicher Professor und Leiter im E &C Engg. Abt., PIET, Nagpur. Sie hat insgesamt 25 Jahre Lehrerfahrung, ein Buchkapitel in einem Springer-Buch und 20 Forschungsbeiträge in renommierten internationalen Fachzeitschriften, Bereich: ANN, DIP, DSD.
Erscheinungsdatum | 12.05.2023 |
---|---|
Sprache | deutsch |
Maße | 150 x 220 mm |
Gewicht | 155 g |
Themenwelt | Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik |
Schlagworte | ANN • Dip • Muster • Pattern • Rekonfiguration • SNN |
ISBN-10 | 620-4-56610-5 / 6204566105 |
ISBN-13 | 978-620-4-56610-8 / 9786204566108 |
Zustand | Neuware |
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