Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "głębokie sieci neuronowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    The use of urban indicators in forecasting a real estate value with the use of deep neural network
    Autorzy:
    Bazan-Krzywoszańska, A.
    Bereta, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/106771.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Warszawska. Wydział Geodezji i Kartografii
    Tematy:
    planning analysis
    local zoning plans
    local policy
    deep learning
    deep neural networks
    machine learning
    artificial intelligence
    analiza planowania
    miejscowy plan zagospodarowania przestrzennego
    polityka lokalna
    głębokie sieci neuronowe
    uczenie maszynowe
    sztuczna inteligencja
    Opis:
    Records of municipal planning documents directly affect the land use. In this way, the market price of the land is also shaped. Awareness of the economic and social consequences of adapting specific solutions is the primary argument that should condition the local policy in terms of spatial planning. The research results indicate that the network trained with attributes which do not describe a property value by its price was able to estimate it with acceptable and satisfactory results. The possibility to use artificial multilayer networks in spatial policy decision-making seems well founded. The research results show the relevance of the assumption that using them for modeling can be helpful in selecting the most advantageous variant of planning arrangements in a local law document which determines the land use and development, therefore impacts its value.
    Źródło:
    Reports on Geodesy and Geoinformatics; 2018, 106; 25-34
    2391-8365
    2391-8152
    Pojawia się w:
    Reports on Geodesy and Geoinformatics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe
    Object classification with deep neural networks
    Autorzy:
    Kwasigroch, A.
    Grochowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/268601.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    uczenie głębokie
    sieci neuronowe
    sztuczna inteligencja
    przetwarzanie obrazu
    deep learning
    neural networks
    artificial intelligence
    image processing
    Opis:
    W referacie zaprezentowane zostaną wyniki badań nad rozpoznawaniem obiektów w różnych warunkach za pomocą głębokich sieci neuronowych. Przeanalizowano działanie dwóch struktur – ResNet50 oraz VGG19. Systemy rozpoznawania obrazu wytrenowano oraz przetestowano na reprezentatywnej, bazie zawierającej 25 tys. zdjęć psów oraz kotów, która znacznie upraszcza analizowanie działania systemów ze względu na łatwość interpretacji zdjęć przez człowieka. Zbadano wpływ pojawienia się nietypowych zdjęć na wynik klasyfikacji. Ponadto przeanalizowano zdjęcia niepoprawnie sklasyfikowane i porównano je z interpretacjami człowieka. Uzyskano bardzo wysokie wyniki klasyfikacji. Do oceny systemów użyto miar statystycznych takich jak: dokładność, czułość, swoistość, krzywe ROC.
    Deep neural networks are modern algorithms from the family of artificial intelligence, that are widely used these days for task of an image analysis. In this paper, we present results of research on deep neural network for image recognition. We tested 2 different neural architectures, namely: modified VGG19, ResNet50. In order to improve the classification results we employed two methods called dropout and transfer learning. The systems were trained on the dataset containing 22 000 training images and 3000 test images. The dataset used contains different pictures of animals (cats and dogs). The dataset of animals make analyses of network performance easier, because they are easy to interpret by human. The employed systems were tested qualitatively and quantitatively. The influence of atypical inputs were examined, also. Moreover, the analysis of improperly classified images was performed. We achieved high classification results. In order to evaluate the classification performance we utilized the following set of statistical measures: accuracy, specificity, sensitivity and ROC curves.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2018, 60; 63-66
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie uczenia głębokiego w tłumaczeniu komputerowym
    Application of deep learning in computer translation
    Autorzy:
    Handzel, Zbigniew
    Gajer, Mirosław
    Grabiński, Tadeusz
    Luty, Zbigniew
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2147416.pdf
    Data publikacji:
    2021-12-06
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Ekonomii i Informatyki w Krakowie
    Tematy:
    sztuczna inteligencja
    przekład komputerowy
    sieci neuronowe
    uczenie głębokie
    artificial intelligence
    computer translation
    neural
    networks
    deep learning
    Opis:
    Przekład komputerowy jest najstarszym i zarazem najbardziej doniosłym zagadnieniem zaliczanym do obszaru sztucznej inteligencji. Pomysł zastosowania komputerów do tłumaczenia tekstów zapisanych w języku naturalnym jest prawie tak stary, jak sam wynalazek komputera. Pierwotnie rzecz wydawała się łatwa do realizacji i oczekiwano, że za kilkanaście lat zawód tłumacza ostatecznie zaniknie, ponieważ tego rodzaju prace będą wykonywały wyłącznie maszyny cyfrowe. Potrzeba było jednak ponad 60 lat intensywnych badań, aby marzenie to mogło się urzeczywistnić w czasach nam współczesnych. Przełomem w badaniach nad przekładem komputerowym było zastosowanie technik obliczeniowych bazujących na sztucznych sieciach neuronowych z wykorzystaniem algorytmów uczenia głębokiego. W 2017 roku uruchomiony został serwis tłumaczeniowy DeepL, który jest programem komputerowym wykorzystującym uczenie głębokie w translacji automatycznej. Rozważany program zapewnia przekład o bardzo wysokiej jakości pomiędzy dowolnie wybraną parą spośród ponad 20 języków. Między innymi program ten umożliwia tłumaczenie z i na język polski. W artykule przedstawiono krótką historię badań nad przekładem komputerowym, omówiono główne trudności, które należało przezwyciężyć na drodze do budowy tłumaczy komputerowych, oraz omówiono podstawowe podejścia wykorzystywane w translacji automatycznej. Na zakończenie zaprezentowano interesujące wyniki eksperymentów przeprowadzonych z udziałem programu DeepL, które dowodzą jego bardzo wysokiej skuteczności w tłumaczeniu pomiędzy dowolnie wybraną parą języków, niezależnie od stopnia ich genetycznego pokrewieństwa.
    Computer-aided translation is the oldest and at the same time the most prominent subject in the field of artificial intelligence. The idea of using computers to translate texts written in natural language is almost as old as the invention of the computer itself. At first it seemed easy to implement and it was expected that in a decade or so the profession of translator would finally disappear because only digital machines would do this kind of work. However, it took more than 60 years of intensive research for this dream to become a reality in modern times. A breakthrough in computer translation research was the application of computational techniques based on artificial neural networks using deep learning algorithms. In 2017, the translation service DeepL was launched, which is a computer program using deep learning in automatic translation. The program under consideration provides translation of very high quality between any pair of more than 20 languages. Among other things, the programme enables translation from and into Polish. The article presents a brief history of research on computer-aided translation, discusses the basic difficulties that had to be overcome on the way to building computer-aided translators, and discusses the basic approaches used in automatic translation. Finally, interesting results of experiments carried out with the program DeepL are presented, which prove its very high efficiency in translation between any pair of languages, regardless of the degree of their genetic affinity
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomii i Informatyki w Krakowie; 2021, 17; 71-92
    1734-5391
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomii i Informatyki w Krakowie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies