برای اینکه بتوانیم یک شی مورد نظر مانند یک خودرو یا یک شخص را دریک تصویر از میان تعداد بسیار زیادی تصویر شناسایی کنیم، باید یک کلاس بندی بر اساس ویژگیهای هر تصویر انجام دهیم تا در کمترین زمان ممکن و بصورت بهینه تصویر مشابه را پیدا کنیم.برای اینکه از روی الگوهای یک تصویر هویت و یا خالق آن تصویر مشخص شود باید یک سری مشخصات عام و یا خاص از دل تصویر بیرون کشیده شود که به این کار استخراج ویژگی گفته می‌شود.پس از آن باید کلاس بندی منطبق با ویژگی های مشابه تصویر صورت گیرد.این موارد با استفاده از روش های مورد استفاده در یادگیری ماشین صورت می پدیرد 6 صفحه پی دی اف ...
برای اینکه بتوانیم یک شی مورد نظر مانند یک خودرو یا یک شخص را دریک تصویر از میان تعداد بسیار زیادی تصویر شناسایی کنیم، باید یک کلاس بندی بر اساس ویژگیهای هر تصویر انجام دهیم تا در کمترین زمان ممکن و بصورت بهینه تصویر مشابه را پیدا کنیم.برای اینکه از روی الگوهای یک تصویر هویت و یا خالق آن تصویر مشخص شود باید یک سری مشخصات عام و یا خاص از دل تصویر بیرون کشیده شود که به این کار استخراج ویژگی گفته می‌شود.پس از آن باید کلاس بندی منطبق با ویژگی های مشابه تصویر صورت گیرد.این موارد با استفاده از روش های مورد استفاده در یادگیری ماشین صورت می پدیرد 6 صفحه پی دی اف ...
Hierarchical spatiotemporal feature extraction using recurrent online clustering استخراج سلسله‌مراتبی ویژگی فضایی و زمانی با استفاده از خوشه‌بندی آنلاین بازگشت کننده فرمت ترجمه مقاله : word – قابل ویرایش تعداد صفحات ترجمه مقاله : ۲۲ صفحه دانلود اصل مقاله – رایگان مقدمه یادگیری عمیق ماشین، یک چارچوب جامع برای استخراج ویژگیهای معنادار از مشاهدات پیچیده به شیوه‌ای بدون نظارت فراهم می‌آورد. اکثریت معماری‌های عمیق یادگیری توصیف شده در ادبیات، اصولاً روی استخراج ویژگیهای فضایی تمرکز دارند. با این حال، در دنیای واقعی، دریافت وابستگی‌های زمانی در مشاهدات برای ارجاع دقیق، حیاتی است. این مقاله، یک بهبود برای DeSTIN معرفی می‌کند که یک معماری عمیق یادگیری ترکیبی است که هر لایه‌ی آن شامل چندین نمونه از یک گره‌ی عادی است که برای نمایش الگوهای فضایی و زمانی در داده‌ها بر اساس یک الگوریتم خوشه‌بندی بازگشت کننده‌ی جدید یاد می‌گیرد. بر خلاف معماری‌های عمیق اصلی مثل شبکه‌هایی با اعتقاد ق ...
دانلود پاورپوینت اماده کارشناسی ارشد(مهندسی کامپیوتر) با عنوان،معرفی و شرح طبقه بندی سازSVM با مطالعه موردی شناسایی گفتار بخشی از متن فایل: اسلاید اول تشخیص گوینده: تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر استفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص دو روش کلی: ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر فهرست اسلایدها: -تشخیص گوینده -استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده -مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها -معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها -دسته‌بندی کننده خطی -پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه -استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته -حالت خطای یادگیری غیر صفر توضیحات فایل: -این فایل با فرمت پاورپوینت( قابل ویرایش ) ارائه شده است. -تعداد صفحات پاورپوینت : 39 -قابل ارائه و مناسب بعنوان راهنمایی جهت موضوعات دسته بندی و خوشه بندی داده ها می باشد. -قابل ارائه بعنوان تحقیق کلاسی ...
دانلود پاورپوینت اماده کارشناسی ارشد(مهندسی کامپیوتر) با عنوان،معرفی و شرح طبقه بندی سازSVM با مطالعه موردی شناسایی گفتار بخشی از متن فایل: اسلاید اول تشخیص گوینده: تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر استفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص دو روش کلی: ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر فهرست اسلایدها: -تشخیص گوینده -استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده -مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها -معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها -دسته‌بندی کننده خطی -پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه -استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته -حالت خطای یادگیری غیر صفر توضیحات فایل: -این فایل با فرمت پاورپوینت( قابل ویرایش ) ارائه شده است. -تعداد صفحات پاورپوینت : 39 -قابل ارائه و مناسب بعنوان راهنمایی جهت موضوعات دسته بندی و خوشه بندی داده ها می باشد. -قابل ارائه بعنوان تحقیق کلاسی ...