- Любовные романы
- Фантастика и фэнтези
- Приключения
- Детективы и триллеры
- Наука, образование
- Документальное
- Проза
- Детская литература
- Дом и семья
- Бизнес
- Религия и духовность
- Справочная литература
- Старинная литература
- Статьи
- Юмор
- Компьютеры, интернет
- Поэзия и драмматургия
- ВСЕ ЖАНРЫ
"Жестокое убийство разочарованного англичанина" - это захватывающий политический детектив от Брайана Клива, который порадует любителей сложных загадок и политических интриг. Сюжет разворачивается вокруг убийства сэра Джона Роджерса, известного члена парламента, который был не только выдающимся политиком, но и ярым критиком истеблишмента. Когда детектив-инспектор Дэвид Морган берется за расследование, он быстро понимает, что мотивов для убийства множество. Клив мастерски создает...
СЛУЧАЙНАЯ КНИГА
Гэбриел Крейман - Биологическое и компьютерное зрение
 | Название: | Биологическое и компьютерное зрение |
Автор: | Гэбриел Крейман | |
Жанр: | Искусственный интеллект | |
Изадано в серии: | неизвестно | |
Издательство: | ДМК Пресс | |
Год издания: | 2022 | |
ISBN: | 978-5-93700-100-9 | |
Отзывы: | Комментировать | |
Рейтинг: | ||
Поделись книгой с друзьями! Помощь сайту: донат на оплату сервера | ||
Краткое содержание книги "Биологическое и компьютерное зрение"
Книга посвящена разработкам искусственного интеллекта в части компьютерного зрения и объединяет подходы, позволяющие рассмотреть эту тему на пересечении биологии и математического моделирования. В первой части книги рассматриваются биологические основы зрения: читатель знакомится с различными аспектами зрительного восприятия и узнает, какие структуры нейронов его обеспечивают, какие процессы происходят в мозге при распознавании образов. Во второй части представлены различные структуры математических моделей – нейронных сетей, и принципы их работы. Затрагиваются, в частности, глубокие сверточные нейронные сети, машинное обучение и генеративные состязательные сети. Последняя глава посвящена исследованию самого феномена сознания. Издание рассчитано на широкую аудиторию, интересующуюся искусственным интеллектом и компьютерным зрением, в частности тем, как машины учат видеть и интерпретировать визуальный мир.
Читаем онлайн "Биологическое и компьютерное зрение". [Страница - 3]
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- . . .
- последняя (179) »
вентрального
зрительного потока..................................................................................................145
5.14. Что предпочитают нейроны за пределами V1?...........................................146
5.15. Мозг конструирует интерпретацию мира: cлучай иллюзорных
контуров.....................................................................................................................147
5.16. Красочный V4...................................................................................................149
5.17. Модуляция внимания......................................................................................149
5.18. Обзор главы. .....................................................................................................150
Литература.................................................................................................................151
Глава 6. От высших уровней обработки зрительного
сигнала к распознаванию образов. ..........................................................152
6.1. Зона с хорошей коммуникацией.....................................................................153
6.2. ITC-нейроны демонстрируют избирательность к формам.........................153
6.3. Избирательность вентральной зрительной коры человека........................156
6.4. Чего хотят нейроны ITC на самом деле?. ........................................................158
6.5. Нейроны ITC демонстрируют толерантность к преобразованиям
объектов.....................................................................................................................160
6.6. Нейроны могут завершать формы частично видимых объектов...............161
6.7. Информационные технологии выходят на передний план. .......................162
6.8. Нейроны ITC больше озабочены формой, чем смыслом.............................166
6.9. Адаптация нейронных реакций......................................................................168
6.10. Представление визуальной информации при отсутствии
визуального стимула................................................................................................170
6.11. Цели, поставленные в задаче, модулируют нейронные реакции. ...........171
6.12. Роль опыта в формировании настройки предпочтений нейронов. ........173
6.13. Мост между зрением и распознаванием образов.......................................174
6.14. Обзор главы. .....................................................................................................175
Литература.................................................................................................................176
Глава 7. Нейробиологически подобные вычислительные
модели.....................................................................................................................177
7.1. Зачем нужны вычислительные модели?. .......................................................177
7.2. Модели одиночных нейронов..........................................................................180
7.3. Модели сетей.......................................................................................................185
Tlgm: @it_boooks
Содержание 9
7.4. Сетевые модели с частотой срабатывания нейронов...................................189
7.5. Операция свертки..............................................................................................189
7.6. Сети Хопфилда. ..................................................................................................192
7.7. Нейронные сети могут решать задачи распознавания. ...............................195
7.8. Экстремальный биологический реализм: проект «Blue Brain»...................197
7.9. Обзор главы.........................................................................................................198
Литература.................................................................................................................199
Глава 8. Учим компьютеры видеть............................................................200
8.1. Краткое описание и определения...................................................................200
8.2. Общие темы в моделировании вентрального потока обработки
зрительного сигнала. ...............................................................................................204
8.3. Арсенал моделей................................................................................................205
8.4. Общая схема решения задачи распознавания образов...............................208
8.5. Восходящие иерархические модели вентрального зрительного
потока.........................................................................................................................209
8.6. Изучение весовых параметров........................................................................212
8.7. Базы данных названий......................................................................................218
8.8. Перекрестная проверка необходима..............................................................221
8.9. Предупреждение: множество параметров!. ..................................................222
8.10. Известный пример: распознавание цифр в сети прямого
распространения, обученной методом градиентного спуска. ..........................223
8.11. Глубокая сверточная нейронная сеть в действии.......................................224
8.12. Ошибаться свойственно и людям, и алгоритмам.......................................229
8.13. Прогнозирование движений глаз..................................................................232
8.14. Прогнозирование частоты возбуждения нейронов. ..................................237
8.15. Все модели неточны, но некоторые полезны..............................................239
8.16. Горизонтальные и нисходящие сигналы при --">
зрительного потока..................................................................................................145
5.14. Что предпочитают нейроны за пределами V1?...........................................146
5.15. Мозг конструирует интерпретацию мира: cлучай иллюзорных
контуров.....................................................................................................................147
5.16. Красочный V4...................................................................................................149
5.17. Модуляция внимания......................................................................................149
5.18. Обзор главы. .....................................................................................................150
Литература.................................................................................................................151
Глава 6. От высших уровней обработки зрительного
сигнала к распознаванию образов. ..........................................................152
6.1. Зона с хорошей коммуникацией.....................................................................153
6.2. ITC-нейроны демонстрируют избирательность к формам.........................153
6.3. Избирательность вентральной зрительной коры человека........................156
6.4. Чего хотят нейроны ITC на самом деле?. ........................................................158
6.5. Нейроны ITC демонстрируют толерантность к преобразованиям
объектов.....................................................................................................................160
6.6. Нейроны могут завершать формы частично видимых объектов...............161
6.7. Информационные технологии выходят на передний план. .......................162
6.8. Нейроны ITC больше озабочены формой, чем смыслом.............................166
6.9. Адаптация нейронных реакций......................................................................168
6.10. Представление визуальной информации при отсутствии
визуального стимула................................................................................................170
6.11. Цели, поставленные в задаче, модулируют нейронные реакции. ...........171
6.12. Роль опыта в формировании настройки предпочтений нейронов. ........173
6.13. Мост между зрением и распознаванием образов.......................................174
6.14. Обзор главы. .....................................................................................................175
Литература.................................................................................................................176
Глава 7. Нейробиологически подобные вычислительные
модели.....................................................................................................................177
7.1. Зачем нужны вычислительные модели?. .......................................................177
7.2. Модели одиночных нейронов..........................................................................180
7.3. Модели сетей.......................................................................................................185
Tlgm: @it_boooks
Содержание 9
7.4. Сетевые модели с частотой срабатывания нейронов...................................189
7.5. Операция свертки..............................................................................................189
7.6. Сети Хопфилда. ..................................................................................................192
7.7. Нейронные сети могут решать задачи распознавания. ...............................195
7.8. Экстремальный биологический реализм: проект «Blue Brain»...................197
7.9. Обзор главы.........................................................................................................198
Литература.................................................................................................................199
Глава 8. Учим компьютеры видеть............................................................200
8.1. Краткое описание и определения...................................................................200
8.2. Общие темы в моделировании вентрального потока обработки
зрительного сигнала. ...............................................................................................204
8.3. Арсенал моделей................................................................................................205
8.4. Общая схема решения задачи распознавания образов...............................208
8.5. Восходящие иерархические модели вентрального зрительного
потока.........................................................................................................................209
8.6. Изучение весовых параметров........................................................................212
8.7. Базы данных названий......................................................................................218
8.8. Перекрестная проверка необходима..............................................................221
8.9. Предупреждение: множество параметров!. ..................................................222
8.10. Известный пример: распознавание цифр в сети прямого
распространения, обученной методом градиентного спуска. ..........................223
8.11. Глубокая сверточная нейронная сеть в действии.......................................224
8.12. Ошибаться свойственно и людям, и алгоритмам.......................................229
8.13. Прогнозирование движений глаз..................................................................232
8.14. Прогнозирование частоты возбуждения нейронов. ..................................237
8.15. Все модели неточны, но некоторые полезны..............................................239
8.16. Горизонтальные и нисходящие сигналы при --">
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- . . .
- последняя (179) »
Книги схожие с «Биологическое и компьютерное зрение» по жанру, серии, автору или названию:
 |
| Рой Дэвис, Мэтью Терк - Компьютерное зрение. Современные методы и перспективы развития Жанр: Искусственный интеллект Год издания: 2022 |
 |
| Анирад Коул, Сиддха Ганджу, Мехер Казам - Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow Жанр: Искусственный интеллект Год издания: 2023 Серия: Бестселлеры o’reilly |
