• Авторизация
    Войти как пользователь
    Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:

19-20 апреля, 2018

Национальная научно-практическая конференция «ОБРАЗОВАНИЕ. ТРАНСПОРТ. ИННОВАЦИИ. СТРОИТЕЛЬСТВО»

ОТИС 2018

Если есть вопросы
+7 (3812) 65-23-45

Применение FUZZY RBM для повышения качества глубокого обучения при распознавании образов


20 апреля, 2018. Пятница 14:25 - 14:35
В настоящее время алгоритмы глубокого обучения (deep learning) применяются при распознавании образов (pattern recognition), распознавании речи и обработке видеоизображений. Особенно важную роль в методах глубокого обучения играет ограниченная машина Больцмана (RBM - Restricted Boltzmann machine). Для традиционных алгоритмов RBM матрица весов отношений между видимыми и скрытыми узлами состоит из констант – действительных чисел. В статье предлагается для повышения эффективности и качества обучения нечеткая ограниченная машина Больцмана (FRBM) и ее алгоритм обучения, в которой параметры алгоритма заменяются нечеткими числами. Результаты моделирования  FRBM показывают лучшую устойчивость процесса  обучения и распознавания по отношению к традиционной RBM.
Рейтинг доклада

3.33

Голосов: 3

Ваша оценка:

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
Мне нравится     Добавить в избранное

Докладчики:

Першина Елена Леонидовна

ФГБОУ ВО «СибАДИ», старший преподаватель

Лейхтер Сергей Владимирович

ФГБОУ ВО «СибАДИ», аспирант гр. ИВТ-15МА1