Andere Kunden interessierten sich auch für
![Procesamiento de imágenes médicas usando IDL]( "Procesamiento de imágenes médicas usando IDL")
Procesamiento de imágenes médicas usando IDL18,99 €![Procesamiento digital de imágenes en aplicaciones sanitarias]( "Procesamiento digital de imágenes en aplicaciones sanitarias")
Procesamiento digital de imágenes en aplicaciones sanitarias26,99 €![Simulación de procesamiento de señales con MATLAB]( "Simulación de procesamiento de señales con MATLAB")
Simulación de procesamiento de señales con MATLAB28,99 €![Sistema de clasificación con redes neuronales de señales digitales]( "Sistema de clasificación con redes neuronales de señales digitales")
Sistema de clasificación con redes neuronales de señales digitales25,99 €![Mejora de imágenes de satélite con ruido mediante transformadas wavelet]( "Mejora de imágenes de satélite con ruido mediante transformadas wavelet")
Mejora de imágenes de satélite con ruido mediante transformadas wavelet26,99 €![Procesamiento adaptativo de la señal para el radar de formación de haces]( "Procesamiento adaptativo de la señal para el radar de formación de haces")
Procesamiento adaptativo de la señal para el radar de formación de haces26,99 €![Aplicaciones del procesamiento digital de señales]( "Aplicaciones del procesamiento digital de señales")
Aplicaciones del procesamiento digital de señales30,99 €
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.