Tasvirni aniqlashda neyron tarmoqlarni qo'llash

5. Amalga oshirish

Men shaxsan Matlab-dan real vaqt rejimida ishlashni talab qilmaydigan turli xil algoritmlarni amalga oshirish uchun foydalanaman. Bu juda qulay to'plam bo'lib, uning M-tili sizga xotirani ajratish, kirish/chiqarish operatsiyalari va hokazolar haqida qayg'urmasdan algoritmga diqqatni jamlashga imkon beradi. Bundan tashqari, ko'plab turli xil asboblar qutilari sizga qisqa vaqt ichida haqiqatan ham fanlararo ilovalarni yaratishga imkon beradi. Siz, masalan, veb-kamerani ulash uchun Image Acquication Toolbox-dan foydalanishingiz, tasvirni qayta ishlash uchun Image Processing Toolbox-dan foydalanishingiz, robotning traektoriyasini shakllantirish uchun Neural Network Toolbox-dan foydalanishingiz va robotning harakatini taqlid qilish uchun Virtual Reality Toolbox va Control Systems Toolbox-laridan foydalanishingiz mumkin. Aytgancha, Neural Network Toolbox - bu turli xil va arxitekturadagi ko'plab neyron tarmoqlarni yaratishga imkon beradigan juda moslashuvchan vositalar to'plami, ammo, afsuski, asabiylashtirilmagan neyron tarmoqlari emas. Hammasi umumiy og'irliklar haqida. NN asboblar qutisi umumiy og'irliklarni sozlash qobiliyatini ta'minlamaydi.

Ushbu kamchilikni bartaraf etish uchun men o'zboshimchalik bilan arxitekturaning SNA-larini amalga oshirish va ularni turli vazifalarga qo'llash imkonini beradigan sinf yozdim. Siz bu erda sinfni yuklab olishingiz mumkin. Foydalanuvchi o'zi tarmoqning tuzilishini iloji boricha ko'rishi uchun yozilgan. Har bir narsa juda ko'p sharhlangan, men o'zgaruvchilarning nomlarini bilmayman. Tarmoqni simulyatsiya qilish tezligi yomon emas va bo'linish soniyasiga to'g'ri keladi. O'qish darajasi hali yuqori emas (> 10 soat), lekin sozlaning, yaqin kelajakda u kattalik buyurtmalariga binoan tezlashishi rejalashtirilgan.


6. Natijalar
Matlabcentral dasturda allaqachon o'rganilgan neyron tarmog'i fayllari, shuningdek ish natijalarini namoyish etish uchun GUI mavjud. Quyida tan olish uchun misollar keltirilgan: