PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  activation function
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Application of convolutional neuron network for image processing and interpretation
Pałczyński Krzysztof
Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
|
2019
|
nr 23
5--12
EN
This article describes the application of Convolutional Neural Network in image processing and describes how it works. There are presented: network layers, types of activation functions, example of the AlexNet network architecture, the use of the loss function and the cross entropy method to calculate the loss during tests, L2 and Dropout methods used for weights regularization and optimization of the loss function using Stochastic Gradient Drop.
PL
Artykuł ten opisuje zastosowanie Konwolucyjnych Sieci Neuronowych w przetwarzaniu obrazów. W celu lepszego zrozumienia tematu opisano sposób działania sieci. Przedstawiono sieci wielowarstwowe, rodzaje funkcji aktywacji, przykład architektury sieci AlexNet. W artykule skupiono się na opisaniu wykorzystania funkcji straty oraz metody entropii krzyżowej do obliczenia straty w czasie testów. Opisano również sposoby normalizacji wag L2 i Dropout oraz optymalizację funkcji straty za pomocą Stochastycznego Spadku Gradientu.
2
Content available Application of Neural Networksin the Tests of Hand Grenade Fuses
Ampuła Dariusz
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
|
2019
|
Vol. 68, nr 1
197--212
EN
The neural networks, which find currently use in the unusually wide range of problems, in such fields as: finance, medicine, geology or physics, were characterized in the article. It was accent, that neural networks are very sophisticated technique of modelling, able to map extremely complex functions. It was noticed particularly, that neural networks had a non-linear character, what very essentially improve the possibilities of their applications. Some previous applications of neural networks were introduced, both in the area of domestic and foreign, including also military applications. The fuse of UZRGM type (Universal Modernized Fuse of Hand Grenades) was characterized, describing his building and way of action, special attention-getting on the tested features during laboratory diagnostic tests. Necessary technical parameters for the first and the second laboratory diagnostic tests, whose purpose was to build two independent neural networks, on the basis of existing test results and undertaken post-diagnostic decisions were designed. A few artificial neural networks were made and finally the best two independent neural networks were chosen. The main parameters of the chosen active neural networks were introduced in the pictures. Concise information, relating to the built artificial neural networks, for the first and the second laboratory diagnostic tests of the fuses of UZRGM type, was presented in the end of the article. In the summary, clearly distinguished are advantages of the applications of the proposed evaluation method, which significantly shortens an evaluation process of new empirical test results and causes complex automatization of an evaluation process of the tested fuses.
PL
W artykule scharakteryzowano sieci neuronowe, które znajdują obecnie zastosowanie w niezwykle wielu problemach, w takich dziedzinach jak: finanse, medycyna, geologia czy fizyka. Podkreślono, że sieci neuronowe są bardzo wyrafinowaną techniką modelowania, zdolną do odwzorowania nadzwyczaj złożonych funkcji. W szczególności zauważono, że sieci te mają charakter nieliniowy, co bardzo istotnie wzbogaca możliwości ich zastosowania. Przedstawiono niektóre dotychczasowe zastosowania sieci neuronowych, zarówno w obszarze krajowym, jak i zagranicznym, włączając w to także zastosowania wojskowe. Scharakteryzowano zapalnik typu UZRGM, opisując jego budowę oraz sposób działania, zwrócono szczególną uwagę na badane cechy podczas laboratoryjnych badań diagnostycznych. Zaprojektowano niezbędne parametry techniczne dla pierwszych i drugich laboratoryjnych badań diagnostycznych, których celem była budowa dwóch niezależnych sieci neuronowych na podstawie istniejących wyników badań oraz podjętych decyzji podiagnostycznych. Zbudowano wiele sztucznych sieci neuronowych, których wynikiem były zaprojektowane i wybrane jako najlepsze dwie niezależne sieci neuronowe. Na rysunkach przedstawiono główne parametry wybranych aktywnych sieci neuronowych. Na końcu artykułu znajdują się zwięzłe informacje dotyczące zbudowanych sztucznych sieci neuronowych dla pierwszych i drugich laboratoryjnych badań diagnostycznych zapalników typu UZRGM. W podsumowaniu jasno wyróżniono zalety stosowania zaproponowanej metody oceny, która znacząco skraca proces oceny nowych empirycznych wyników badań oraz powoduje pełną automatyzację procesu oceny badanych zapalników.
3
Content available Forecasting economic and financial indicators by supply of deep and recovery neural networks
Boyko N., Ivanets A., Bosik M.
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
|
2018
|
Vol. 7, No 2
3--8
EN
This paper studies the potential of the application of the Recurrent Neural Networks, as well as the Deep Neural Networks in the field of the finances and trading. In particular, their use in the stock price predicting software. The concepts of the RNNs and DNNs are provided and explained thoroughly. Both techniques RNNs and DNNs are utilized in the implementation of the stock price predicting software. Two separate versions of the software are created in order to demonstrate the main differences between the algorithms, as well as to determine the best of the two. Each version is thoroughly examined. The comparison of each of the algorithms is performed and highlighted. Examples of the implementations of the software, utilizing each of the algorithms on big volumes of stock data, for stock price prediction are provided. The article summarizes the concept of stock price prediction backed by the popular machine learning algorithms and its application in the nowadays world.
4
Sztuczne sieci neuronowe i kierunki ich zastosowań w przemyśle. Inspiracje biologiczne sztucznych sieci neuronowych, ich historia oraz matematyczny model neuronu do zastosowań inżynierskich
Drobina R., Grecka A., Lewandowski S.
Przegląd Włókienniczy - Włókno, Odzież, Skóra
|
2016
|
nr 5
19--23
EN
Artificial intelligence is a branch of computer science who create computer programs that simulate intelligent human behavior. The main task of the study of artificial intelligence is designing machines and computer programs capable of carrying out certain functions of the mind and the human senses not amenable to simple numeric algorithmization. Particularly important are artificial neural networks useful to look for more complex relationships between input and output. A neural network is a mathematical paradigm modeling of biological activity and neutral system used to perform calculations. The article presents the biological inspirations and history of the development of artificial neural networks (ANN).
5
Sztuczne sieci neuronowe i kierunki ich zastosowań w przemyśle. Podstawowe rodzaje sztucznych sieci neuronowych
Drobina R., Grecka A., Lewandowski S.
Przegląd Włókienniczy - Włókno, Odzież, Skóra
|
2016
|
nr 7
26--31
EN
The article presents the basic types of artificial neural networks (ANN), designed to solve the regression problems, engineering applications, engineering manufacturing as well as in industrial conditions. The group included these networks are Adaline network, Madaline networks, linear, unidirectional network perpceptron type of multi-layer (MLP), Generalized Regression Neural Networks (GRNN) and a network of radial basis function (RBF).
6
Content available remote Synthesis and analysis of a memristor-based perceptron for logical function emulation
Mladenov V., Kirilov S.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2016
|
R. 92, nr 4
22--25
EN
The purpose of this research is to propose a new memristor-based synaptic device for use in perceptrons. A synaptic circuit made by two memristors is analyzed and a linear relationship between time and synaptic weight is obtained for rectangular input pulses. For adjusting the synaptic weight pulses with long duration and high magnitude are used. The operating input signals are with short duration and low amplitude to avoid altering the memristor state. A successful operation of the new memristor linear synapse is established after scaling the synaptic weight.
PL
W pracy zaproponowano nowe urządzenie synaptyczne bazujące na memristorze, które można użyć w perceptronach. Przeanalizowano obwód synaptyczny zbudowany z dwóch memristorów i dla prostokątnych impulsów wejściowych uzyskano liniowe zależności pomiędzy czasem a wagą synaptyczną. W celu dopasowania wag synaptycznych użyto impulsów o długim czasie trwania i dużej amplitudzie. Sygnały wejściowe posiadają krótki czas trwania oraz małą amplitudę w celu uniknięcia zmiany stanu memristora. Po wyskalowaniu wagi synaptycznej uzyskano skuteczne działanie nowego memristora.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.