Rede Neural de Espigões e Processamento de Imagem
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No mundo de hoje, o reconhecimento da imagem pelo computador é a questão mais preocupante. O reconhecimento da caligrafia tornou-se muito útil para que a máquina aprenda a interagir entre o ser humano e o computador. Para a classificação e reconhecimento de padrões, as Redes Neurais são as ferramentas mais poderosas. Este livro descreve as estratégias para caracteres escritos à mão em inglês (maiúsculas e minúsculas). Concentramo-nos na classificação e reconhecimento com base no modelo de neurónio Leaky-Integrate-and fire e no modelo de neurónio Izhikevich, que são modelos S...
No mundo de hoje, o reconhecimento da imagem pelo computador é a questão mais preocupante. O reconhecimento da caligrafia tornou-se muito útil para que a máquina aprenda a interagir entre o ser humano e o computador. Para a classificação e reconhecimento de padrões, as Redes Neurais são as ferramentas mais poderosas. Este livro descreve as estratégias para caracteres escritos à mão em inglês (maiúsculas e minúsculas). Concentramo-nos na classificação e reconhecimento com base no modelo de neurónio Leaky-Integrate-and fire e no modelo de neurónio Izhikevich, que são modelos Spiking Neural Network. Este livro ilustra sobre a simulação do modelo de neurónio Leakyintegrate-and fire e Izhikevich, e os resultados são comparados em termos de exactidão, tempo de simulação e taxas de disparo para análise com algumas melhorias adicionais.A simulação bem sucedida de poucos modelos SNN como o modelo LIF e o modelo Izhikevich para implementar um algoritmo como classificador de padrões para o alfabeto inglês foram discutidos . Relatamos as vantagens do SNN, tais como computação de modelos matemáticos, Alta Precisão, Baixa Potência, Menos Área, Útil para aplicações em tempo real, para maior aperfeiçoamento e melhoria em termos de custo-eficácia.
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