Temat: TensorFlow - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Metody rozpoznawania gatunków grzybów na podstawie zdjęcia
Methods for recognizing mushroom species on the basis of the photo
Autorzy:: Chodoła, Kamil
Czyż, Grzegorz
Skublewska-Paszkowska, Maria
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/98304.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:: OpenCV
Tensorflow
rozpoznawanie obrazu
image recognition
Opis:: Celem artykułu jest porównanie dwóch metod rozpoznawania gatunków grzybów. W artykule zostały opisane dwie metody oparte na jednych z najpopularniejszych rozwiązań w dziedzinie image recognition, czyli Tensorflow oraz OpenCV. Do przeprowadzenia badań stworzono aplikację mobilną, w której obie metody zostały zaimplementowane oraz przetestowane. Dodatkowo aplikację wyposażono w mechanizmy ułatwiające zbieranie danych o aplikacji oraz algorytmach. Rezultaty badań wykazały, iż metoda oparta o Tensorflow o 9% skuteczniej rozpoznaje gatunki grzybów.
The aim of the article is to compare two methods for identifying mushroom species. In article, two methods based on one of the most popular solutions in the field of image recognition, Tenosorflow and OpenCV, have been described. A research application was created to carry out the research, in which both algorithms were implemented and tested. In addition, the application was equipped with mechanisms facilitating the collection of application data and algorithms. The results of the research have show that the method based on Tensorflow by 9% more effectively recognizes mushroom species.
Źródło:: Journal of Computer Sciences Institute; 2019, 12; 199-205
2544-0764
Pojawia się w:: Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Analiza wydajności bibliotek uczenia maszynowego
Performance analysis of machine learning libraries
Autorzy:: Kędziora, Ewa Justyna
Maksim, Grzegorz Krzysztof
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1837833.pdf
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:: machine learning
performance
TensorFlow
ML
NET
wydajność
Opis:: W artykule zaprezentowane zostały wyniki analizy wydajności bibliotek uczenia maszynowego. Badania oparte zostały na narzędziach ML.NET i TensorFlow. Przeprowadzona analiza bazowała na porównaniu czasu działania bibliotek podczas wykrywania obiektów na zbiorach zdjęć, przy użyciu sprzętu o różnych parametrach. Biblioteką, zużywającą mniejsze zasoby sprzętowe, okazała się TensorFlow. Nie bez znaczenia okazał się wybór platformy sprzętowej oraz możliwość użycia rdzeni graficznych, mających wpływ na zwiększenie wydajności obliczeń.
The paper presents results of performance analysis of machine learning libraries. The research was based on ML.NET and TensorFlow tools. The analysis was based on a comparison of running time of the libraries, during detection of objects on sets of images, using hardware with different parameters. The library, consuming fewer hardware resources, turned out to be TensorFlow. The choice of hardware platform and the possibility of using graphic cores, affecting the increase in computational efficiency, turned out to be not without significance.
Źródło:: Journal of Computer Sciences Institute; 2021, 20; 230-236
2544-0764
Pojawia się w:: Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Zastosowanie sieci neuronowych do analizy opinii konsumenckich
Application of neural networks to the analysis of consumer opinions
Autorzy:: Mysan, Roman
Loichuk, Ivan
Plechawska-Wójcik, Małgorzata
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/98368.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:: sieć neuronowa
TensorFlow
sztuczna inteligencja
neural network
artificial intelligence
Opis:: Niniejszy artykuł przedstawia analizę możliwości zastosowania sieci neuronowych do klasyfikacji danych tekstowych w postaci komentarzy. Ponadto przedstawiono wyniki badania dwóch metod optymalizacji sieci neuronowej: Adam i Gradientu. Celem pracy jest przeprowadzenie badań zachowania się sieci neuronowej w zależności od zmiany parametrów oraz ilości danych użytych do nauczania sieci neuronowej. Na potrzeby realizacji tego celu utworzona została aplikacja testowa korzystająca z sieci neuronowej w celu wyświetlenia ogólnej oceny obiektu noclegowego na podstawie dodanych opinii użytkowników.
This paper presents an analysis of the possibilities of using neural networks to classify text data in the form of comments. Moreover, results of research of two neural network optimization methods: Adam and Gradient are presented. The aim of the work is to conduct research on the behavior of the neural network depending on the change of parameters and the amount of data used to teach the neural network. To achieve the goal, a test application was created. It uses a neural network to display the overall assessment of the accommodation facility based on the added user feedback.
Źródło:: Journal of Computer Sciences Institute; 2019, 13; 310-314
2544-0764
Pojawia się w:: Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Electronic Toll Collector Framework
Autorzy:: Mujeeb, Abdul
Ahmed, Nisar
Arshed, Husnain
Khan, Farhan Ajmal
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2022366.pdf
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: electronic toll collector
TensorFlow
Yolov2
image classification
analytics
centralized system
Opis:: Manual toll collection systems are obsolete due to time, fuel, and pollution issues and need to be replaced by new and better alternatives. Traditionally, governments have always employed people to collect toll, but the manual labor isn’t much effective when it comes to monitoring and efficiency. We took this problem and researched out an effective solution i.e., “Electronic Toll Collector Framework” which is a framework mainly for collection and monitoring of the toll fees collected by the toll plazas in the vicinity of metropolitan cities like Lahore or Karachi. The software can generate toll tax based on vehicle type. Additionally, it can also generate daily/monthly/yearly revenue reports. The framework can serve other purposes like monitoring of vehicles (by the law enforcement agencies) and generation of analytics. It can also serve as a backbone for the government departments who are having a hard time monitoring the revenue generated by the employers. There are two operational modes of the framework (partly manual and automatic). The partly manual approach uses TensorFlow backend, and the automatic approach uses Yolov2 backend. This work will be helpful in guiding future research and practical work in this domain.
Źródło:: Advances in Science and Technology. Research Journal; 2022, 16, 1; 294-302
2299-8624
Pojawia się w:: Advances in Science and Technology. Research Journal
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Towards a new deep learning algorithm based on GRU and CNN: NGRU
Autorzy:: Atassi, Abdelhamid
el Azami, Ikram
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2141895.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: Convolutional Neural Network
CNN
Gated Recurrent Unit
GRU
SemEval
Twitter
word2vec
Keras
TensorFlow
Adadelta
Adam
soft-max
deep learning
Opis:: This paper describes our new deep learning system based on a comparison between GRU and CNN. Initially we start with the first system which uses Convolutional Neural Network (CNN) which we will compare with the second system which uses Gated Recurrent Unit (GRU). And through this comparison we propose a new system based on the positive points of the two previous systems. Therefore, this new system will take the right choice of hyper-parameters recommended by the authors of both systems. At the final stage we propose a method to apply this new system to the dataset of different languages (used especially in socials networks).
Źródło:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2020, 14, 4; 45-47
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "TensorFlow" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język