Średnia Ocena:
Metody Automatycznego Rozpoznawania Wzorców
Przedstawiono sposoby automatycznego rozpoznawania wzorców znajdujące zastosowanie zwłaszcza w zadaniach rozpoznawania obrazów, rozpoznawania mowy i rozpoznawania mówcy. Szczegółowo omówiono zastosowanie sztucznych sieci neuronowych jako klasyfikatorów. Przedstawiono m.in budowę preceptoru, regułę uczenia Widrowa-Hoffa i metodę wstecznej propagacji błędów. Uzyskiwane w sztucznych sieciach neuronowych rozwiązania porównano z rozwiązaniami bazującymi na metodach bayesowskich, metodzie największej wiarygodności a także idei klasyfikacji i grupowania minimalnoodległościowego. Oddzielną element książki poświęcono kłopotom rozpoznawania na podstawie modeli układów generujących obserwowane sygnały. Do tej grupy zagadnień należy tworzenie przestrzeni cech złożonej ze współczynników LPC, a także budowa ukrytych modeli Markowa.
Szczegóły | |
---|---|
Tytuł | Metody Automatycznego Rozpoznawania Wzorców |
Autor: | Kwiatkowski Włodzimierz |
Rozszerzenie: | brak |
Język wydania: | polski |
Ilość stron: | |
Wydawnictwo: | Bel Studio Sp. z o.o. |
Rok wydania: | 2007 |
Tytuł | Data Dodania | Rozmiar |
---|
Metody Automatycznego Rozpoznawania Wzorców PDF Ebook podgląd:
Jesteś autorem/wydawcą tej książki i zauważyłeś że ktoś wgrał jej wstęp bez Twojej zgody? Nie życzysz sobie, aby pdf był dostępny w naszym serwisie? Napisz na adres [email protected] a my odpowiemy na skargę i usuniemy zgłoszony dokument w ciągu 24 godzin.
Wgraj PDF
To Twoja książka? Dodaj kilka pierwszych stronswojego dzieła, aby zachęcić czytelników do zakupu!