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 "cross entropy" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Cross-Entropy Based Image Thresholding
    Autorzy:
    Malik, Mateusz
    Spurek, Przemysław
    Tabor, Jacek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1373691.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Jagielloński. Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego
    Tematy:
    Cross-Entropy Clustering
    thresholding
    binarization
    Otsu
    Opis:
    This paper presents a novel global thresholding algorithm for the binarization of documents and gray-scale images using Cross-Entropy Clustering. In the first step, a gray-level histogram is constructed, and the Gaussian densities are fitted. The thresholds are then determined as the cross-points of the Gaussian densities. This approach automatically detects the number of components (the upper limit of Gaussian densities is required).
    Źródło:
    Schedae Informaticae; 2015, 24; 21-29
    0860-0295
    2083-8476
    Pojawia się w:
    Schedae Informaticae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Cross Entropy Clustering Approach to Iris Segmentation for Biometrics Purpose
    Autorzy:
    Misztal, Krzysztof
    Saeed, Emil
    Saeed, Khalid
    Spurek, Przemysław
    Tabor, Jacek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1373709.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Jagielloński. Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego
    Tematy:
    CEC
    cross entropy clustering
    iris recognition
    biometrics
    Opis:
    This work presents the step by step tutorial for how to use cross entropy clustering for the iris segmentation. We present the detailed construction of a suitable Gaussian model which best fits for in the case of iris images, and this is the novelty of the proposal approach. The obtained results are promising, both pupil and iris are extracted properly and all the information necessary for human identification and verification can be extracted from the found parts of the iris.
    Źródło:
    Schedae Informaticae; 2015, 24; 31-40
    0860-0295
    2083-8476
    Pojawia się w:
    Schedae Informaticae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Stop criteria for retransmission termination in soft-combining algorithms
    Autorzy:
    Zepernick, H.-J.
    Caldera, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/309572.pdf
    Data publikacji:
    2001
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    MAP decoder
    soft-combining
    retransmission termination
    cross-entropy
    Opis:
    Soft-combining algorithms use retransmissions of the same codeword to improve the reliability of communication over very noisy channels. In this paper, soft-outputs from a maximum a posteriori (MAP) decoder are used as a priori information for decoding of retransmitted codewords. As all received words may not need the same number of retransmissions to achieve satisfactory reliability, a stop criterion to terminate retransmissions needs to be identified. As a first and very simple stop criterion, we propose an algorithm which uses the sign of the soft-output at the MAP decoder. The performance obtained with this stop criterion is compared with the one assuming a genius observer, which identifies otherwise undetectable errors. Since this technique needs always a particular number of initial retransmissions, we exploit cross-entropy between subsequent retransmissions as a more advanced but still simple stop criterion. Simulation results show that significant performance improvement can be gained with soft-combining techniques compared to simple hard or soft decision decoding. It also shows that the examined stop criteria perform very close to the optimistic case of a genius observer.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2001, 3; 61-65
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sum-α Stopping Criterion for Turbo Decoding
    Autorzy:
    Ouardi, Aissa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1844500.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    stopping criterion
    correct frames
    sum-α criterion
    cross-entropy
    turbo decoding
    Opis:
    In this article, we propose a new stopping criterion for turbo codes. This criterion is based on the behaviour of the probabilistic values alpha 'α' calculated in the forward recursion during turbo decoding. We called this criterion Sum-α. The simulation results show that the Bit Error Rates BER are very close to those of the Cross-Entropy CE criterion with the same average number of iterations.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2021, 67, 3; 477-482
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hybrydowy algorytm wzajemnej entropii do oceny niezawodności systemów typu konfiguracja-redundancja
    A hybrid cross-entropy algorithm for reliability assessment of confi guration-redundancy system
    Autorzy:
    Wang, G. B.
    Huang, H. Z.
    Sun, L. S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301627.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    ocena niezawodności
    konfiguracja-redundancja
    optymalizacja systemu
    metoda wzajemnej entropii
    generowanie próbek stochastycznych
    reliability assessment
    configuration-redundancy
    system optimization
    cross-entropy method
    stochastic samples generating
    Opis:
    Stosowane w praktyce inżynieryjnej różnorakie redundancje zwiększają dostępność danego systemu zarazem powiększając jego złożoność, co czyni niepewnymi ocenę niezawodności i wykrywanie uszkodzeń komponentów systemu. Wobec powyższego, poddano badaniom system typu konfguracja-redundancja oraz sformułowano jego funkcję niezawodności. Kiedy niedostępna jest wiedza na temat poprzednich uszkodzeń komponentów systemu, problem uszkodzeń systemu ma charakter problemu stochastycznego. Tymczasem, aby wyeliminować niepewność systemu, konieczne jest wykrycie uszkodzeń w serii komponentów. Zaproponowano model przewidywanej najkrótszej ścieżki oraz model wykrywania uszkodzeń mające służyć optymalizacji niezawodności. Metodę wzajemnej entropii wykorzystano jako algorytm heurystyczny do oceny niezawodności systemu i wykrywania uszkodzeń komponentów. Zastosowane stochastyczne podejście do generowania próbek umożliwia otrzymanie ważnych próbek. W celu poprawienia wydajności obliczeniowej, stworzono hybrydowy algorytm wzajemnej entropii, który łączy w sobie stochastyczne podejście do generowania próbek i metodę wzajemnej entropii. Wyniki numeryczne wskazują na potencjalną poprawę alokacji niezawodności złożonych systemów, która prowadziłaby do jak najlepszego działania wszystkich komponentów systemu.
    Engineering practices with various redundancies increase the availability of a system as well as complexity which bring the uncertainty of reliability estimation and failure detection of system components. Under such conditions, a confi gurationredundancy system is studied and the reliability function of the system is formulated. When no prior failure of system components is available, failure problem of system is a stochastic shortest path problem. Meanwhile to eliminate the uncertainty of system, it is necessary to detect failures series of components. The expected shortest path model and failure detecting model are proposed for system reliability optimization. The Cross-Entropy (CE) method is applied as a heuristic algorithm to estimate the system reliability and detect the failure of components. A stochastic sample generating approach is designed to obtain some valid samples. In order to improve the effi ciency of computing, a hybrid CE algorithm which combines the stochastic sample generating approach and the CE method is developed. Numerical results indicate potential improvements in reliability allocation of complex systems that would lead to the best performances of all system components.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2009, 3; 4-13
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of convolutional neuron network for image processing and interpretation
    Zastosowanie konwolucyjnych sieci neuronowych do przetwarzania i interpretacji obrazów
    Autorzy:
    Pałczyński, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2016320.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich. Wydawnictwo PB
    Tematy:
    convolutional neural network
    image processing
    filtration
    convolution
    activation function
    loss function
    softmax
    cross entropy
    L2
    Dropout
    stochastic gradient drop
    konwolucyjne sieci neuronowe
    przetwarzanie obrazów
    filtracja
    splot
    funkcja aktywacji
    funkcja straty
    entropia krzyżowa
    stochastyczny spadek gradientu
    Opis:
    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.
    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.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy; 2019, 23; 5-12
    1899-0088
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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