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Künstliches Lernen auf der Grundlage von neuronalen Netzen mit Faltung

AUTHOR Kabangu, Theodore; Kafunda, Pierre; Bukasa Muepu, Bienvenue
PUBLISHER Verlag Unser Wissen (01/28/2025)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
Die digitale Erkennung eines Bankschecks stellt eine gro e Herausforderung dar und spielt in der heutigen Welt eine wichtige Rolle, um Maschinen in die Lage zu versetzen, wie ein Mensch zu lernen und komplexe Probleme wie die Erkennung von Ziffern auf einem Bankscheck zu lösen. Trotz der Versuche, Maschinen zu befähigen, wie Menschen zu lernen, ist bis heute keine Maschine in der Lage, handgeschriebene Zahlen zu 100% zu erkennen.Diese Arbeit befasst sich mit der automatischen Erkennung handgeschriebener Zahlen. Der hier vorgeschlagene Ansatz besteht im Wesentlichen aus zwei Schritten: Extraktion der Merkmale und Klassifizierung der Bildpixel unter Verwendung eines neuronalen Netzes mit Faltung, einem der Algorithmen des Deep Learning, der sich in der Bildverarbeitung als leistungsfähig erwiesen hat.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9786208578220
ISBN-10: 6208578221
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: German
More Product Details
Page Count: 68
Carton Quantity: 104
Product Dimensions: 6.00 x 0.16 x 9.00 inches
Weight: 0.23 pound(s)
Country of Origin: US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Information Technology
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Die digitale Erkennung eines Bankschecks stellt eine gro e Herausforderung dar und spielt in der heutigen Welt eine wichtige Rolle, um Maschinen in die Lage zu versetzen, wie ein Mensch zu lernen und komplexe Probleme wie die Erkennung von Ziffern auf einem Bankscheck zu lösen. Trotz der Versuche, Maschinen zu befähigen, wie Menschen zu lernen, ist bis heute keine Maschine in der Lage, handgeschriebene Zahlen zu 100% zu erkennen.Diese Arbeit befasst sich mit der automatischen Erkennung handgeschriebener Zahlen. Der hier vorgeschlagene Ansatz besteht im Wesentlichen aus zwei Schritten: Extraktion der Merkmale und Klassifizierung der Bildpixel unter Verwendung eines neuronalen Netzes mit Faltung, einem der Algorithmen des Deep Learning, der sich in der Bildverarbeitung als leistungsfähig erwiesen hat.
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