Metody automatycznego rozpoznawania wzorców (Okładka miękka)

Metody automatycznego rozpoznawania wzorców

Metody automatycznego rozpoznawania wzorców (Okładka miękka)

Oferta specjalna -21%

Kup na prezent
Przedstawiono metody automatycznego rozpoznawania wzorców znajdujące zastosowanie zwłaszcza w zadaniach rozpoznawania obrazów, rozpoznawania mowy i rozpoznawania mówcy. Szczegółowo omówiono zastosowanie sztucznych sieci neuronowych jako klasyfikatorów. Przedstawiono m.in budowę preceptoru, regułę uczenia Widrowa-Hoffa i metodę wstecznej propagacji błędów. Uzyskiwane w sztucznych sieciach neuronowych rozwiązania porównano z rozwiązaniami bazującymi na metodach bayesowskich, metodzie największej wiarygodności oraz idei klasyfikacji i grupowania minimalnoodległościowego. Oddzielną część książki poświęcono problemom rozpoznawania na podstawie modeli układów generujących obserwowane sygnały. Do tej grupy zagadnień należy tworzenie przestrzeni cech złożonej ze współczynników LPC, a także budowa ukrytych modeli Markowa.

OCEŃ JAKO PIERWSZY!

"Metody automatycznego rozpoznawania wzorców" wciąż czeka na pierwszą opinię.
Napisz co sądzisz o tym produkcie.