Redes neuronales con clavos y procesamiento de imágenes
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En el mundo actual, el reconocimiento de imágenes por parte del ordenador es el tema que más preocupa. El reconocimiento de la escritura a mano se ha convertido en algo muy útil para que la máquina aprenda a interactuar entre el ser humano y el ordenador. Para la clasificación y el reconocimiento de patrones, las redes neuronales son las herramientas más potentes. Este libro describe las estrategias para los caracteres ingleses escritos a mano (en mayúsculas y minúsculas). Nos centramos en la clasificación y el reconocimiento basados en el modelo de neuronas Leaky-Integrate-and fire y...
En el mundo actual, el reconocimiento de imágenes por parte del ordenador es el tema que más preocupa. El reconocimiento de la escritura a mano se ha convertido en algo muy útil para que la máquina aprenda a interactuar entre el ser humano y el ordenador. Para la clasificación y el reconocimiento de patrones, las redes neuronales son las herramientas más potentes. Este libro describe las estrategias para los caracteres ingleses escritos a mano (en mayúsculas y minúsculas). Nos centramos en la clasificación y el reconocimiento basados en el modelo de neuronas Leaky-Integrate-and fire y en el modelo de neuronas Izhikevich, que son modelos de redes neuronales Spiking. Este libro ilustra la simulación del modelo de neuronas Leaky-Integrate and Fire y del modelo de neuronas Izhikevich, y los resultados se comparan en términos de precisión, tiempo de simulación y tasas de disparo para el análisis con algunas mejoras adicionales. Informamos sobre las ventajas del SNN, como el cálculo del modelo matemático, la alta precisión, la baja potencia, la menor superficie y la utilidad para las aplicaciones en tiempo real, para su posterior mejora en términos de rentabilidad.
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