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Apprendimento artificiale basato su reti neurali a convoluzione

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

Description
Il riconoscimento numerico degli assegni bancari rappresenta una grande sfida e riveste un ruolo molto importante nel mondo di oggi nel rendere le macchine in grado di apprendere come gli esseri umani e di risolvere problemi complessi come il riconoscimento delle cifre di un assegno bancario. Nonostante i tentativi di rendere le macchine in grado di apprendere come gli esseri umani, ad oggi nessuna macchina è in grado di riconoscere il 100% delle cifre scritte a mano. Nonostante i tentativi di rendere le macchine capaci di apprendere come gli esseri umani, ad oggi nessuna macchina è stata in grado di riconoscere il 100% delle cifre scritte a mano. L'approccio proposto consiste essenzialmente in due fasi: l'estrazione delle caratteristiche e la classificazione dei pixel dell'immagine utilizzando una rete neurale convoluzionale, uno degli algoritmi di apprendimento profondo che ha dimostrato le sue prestazioni nell'elaborazione delle immagini.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9786208578275
ISBN-10: 6208578272
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: Italian
More Product Details
Page Count: 64
Carton Quantity: 110
Product Dimensions: 6.00 x 0.15 x 9.00 inches
Weight: 0.22 pound(s)
Country of Origin: US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Information Technology
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Il riconoscimento numerico degli assegni bancari rappresenta una grande sfida e riveste un ruolo molto importante nel mondo di oggi nel rendere le macchine in grado di apprendere come gli esseri umani e di risolvere problemi complessi come il riconoscimento delle cifre di un assegno bancario. Nonostante i tentativi di rendere le macchine in grado di apprendere come gli esseri umani, ad oggi nessuna macchina è in grado di riconoscere il 100% delle cifre scritte a mano. Nonostante i tentativi di rendere le macchine capaci di apprendere come gli esseri umani, ad oggi nessuna macchina è stata in grado di riconoscere il 100% delle cifre scritte a mano. L'approccio proposto consiste essenzialmente in due fasi: l'estrazione delle caratteristiche e la classificazione dei pixel dell'immagine utilizzando una rete neurale convoluzionale, uno degli algoritmi di apprendimento profondo che ha dimostrato le sue prestazioni nell'elaborazione delle immagini.
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