Желілердің негізгі түсінігі 9
жүктеу/скачать 0.55 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- ПАЙДАЛАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ
ҚОРЫТЫНДЫАдам эмоциясын тануға қабілетті зияткерлік жүйені жүзеге асыру – бұл пән саласын терең зерттеуді, өзіндік талдауды, эксперименталды мәліметтерді өңдеу және таңдау кезіндегі іскерліктер мен дағдыларды, дискретті математика, геометрия, бағдарламалау, сонымен қатар психология және ғылымның басқа да көптеген салаларында терең білімді талап ететін техникалық және математикалық күрделі міндетті шешу. Тану жүйелерін әзірлеу кезінде нейрондық желілерді пайдалану нашар қалыптасқан деректерді құрылымдауға, деректерді өңдеу процесін жеделдетуге, нейрондық желінің ақпараттық модельі орналастырылған ортаның барабарлығын бағалауға мүмкіндік береді. Метрикалық жүйе эмоциялардың прототиптерін жасауға мүмкіндік береді, соның арқасында әзірлеуші нейрондық желімен «өзара әрекеттесу» мүмкіндігіне ие, яғни, эмоциялар анықталған прототипі негізінде оқыту. Менің дипломдық жұмысымның өзектілігі – адамның бет-әлпет эмоциясын шынайы уақытта жылдам әрі нақты тану. Мен көздеген мақсатыма жету үшін жетекшіммен бірге осы бағдарламаны жасау барысында қандай кедергілер болатынын алдын - ала болжап, ол кедергілердің шешу жолдарын тауып, нақтылай айтқанда, дипломдық жұмысты аяқтадым. Қазіргі технологияның дамыған уақытында кейбір адамдардан роботтар озып жұмыс жасап жатқаны бәрімізге мәлім. Деректер жиынтығы көптеген адамдардың эмоцианалды суреттерінен тұрады, нақтылай айтқанда адамның бет-әлпет кескіндерінен тұрады. Бүгінгі таңда нейрондық желілерді әрі қарай зерттеу ғылым мен техниканың көптеген салаларында, сондай-ақ адам қызметінде табысты қолданылатын ғылыми бағыт болып табылады. Заманауи тану жүйелерін дамытуда басты назар қазіргі кезде медицинада, прототиптерде және адам қызметінің басқа да салаларында 3D кескіндерді семантикалық сегменттеу саласына ауысады - бұл өте күрделі алгоритмдер. Барлық қойылған міндеттер орындалды, яғни басты мақсатқа қол жеткізілді деп айтуға болады. ПАЙДАЛАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІМаркова С.В., Жиглалов К.Ю. применение нейронной сети для создания системы распознавания изображений // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 8-1. – 60-64.б Айвазян С.А., Бухстабер В.М., Энюков И.С., Мешалкин Л.Д. Қолданбалы статистика: Өлшемді жіктеу және азайту. - М.: Қаржы және статистика, 1989. Urban Sound Classification // Сайттың электронды нұсқасы https://www.kaggle.com/pavansanagapati/urban-sound-classification/kernels Фундаментальные исследования // Сайттың электрондық нұсқасы http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=41621 Андрей Созыкин Сохранение Нейросети в процессе обучения // Сайттың электронды нұсқасы http://www.itproger.com. 2015. – № 4-1.– 3.б Маргарита Акулич Распознавание лиц в маркетинге и ритейле // Сайттың электрондық нұсқасы https://www.litres.ru/margarita- akulich/raspoznavanie-lic-v-marketinge-i-riteyle/chitat-onlayn/ Д.В.Брилюк, В.В.Старовойтов Распознавание человека по изображению лица нейросетевыми методам // Сайттың электрондық нұсқасы https://www.researchgate.net/publication/ жүктеу/скачать 0.55 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|