Rete Neurale Spiking ed elaborazione delle immagini
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Nel mondo di oggi il riconoscimento delle immagini da parte del computer è il problema più preoccupante. Il riconoscimento della scrittura a mano è diventato molto utile per far sì che la macchina impari a interagire tra uomo e computer. Per la classificazione e il riconoscimento dei modelli, le reti neurali sono gli strumenti più potenti. Questo libro illustra le strategie per i caratteri inglesi scritti a mano (maiuscoli e minuscoli) e si concentra sulla classificazione e il riconoscimento basati sul modello di neuroni Leaky-Integrate-and fire e sul modello di neuroni Izhikevich, che so...
Nel mondo di oggi il riconoscimento delle immagini da parte del computer è il problema più preoccupante. Il riconoscimento della scrittura a mano è diventato molto utile per far sì che la macchina impari a interagire tra uomo e computer. Per la classificazione e il riconoscimento dei modelli, le reti neurali sono gli strumenti più potenti. Questo libro illustra le strategie per i caratteri inglesi scritti a mano (maiuscoli e minuscoli) e si concentra sulla classificazione e il riconoscimento basati sul modello di neuroni Leaky-Integrate-and fire e sul modello di neuroni Izhikevich, che sono modelli di reti neurali spike. Questo libro illustra la simulazione di Leaky-Integrate and fire neuron model e Izhikevich neuron model, e i risultati sono confrontati in termini di accuratezza, tempo di simulazione e tassi di accensione per l'analisi con alcuni ulteriori miglioramenti.La simulazione di successo di alcuni modelli SNN come LIF model e Izhikevich model per l'implementazione di un algoritmo come classificatore di pattern per l'alfabeto inglese sono stati discussi. Riportiamo i vantaggi di SNN come il calcolo del modello matematico, alta precisione, bassa potenza, meno area, utile per applicazioni in tempo reale per ulteriori miglioramenti in termini di efficacia dei costi.
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