TVCS'20111 Теоретические основы обучаемых алгоритмов быстрых преобразований А.Ю. Дорогов ОАО «Информационные телекоммуникационные технологии» («Интелтех»),

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Методы решения систем уравнений с двумя переменными. Бурдина Наталия Викторовна, учитель математики МАОУ «СОШ 43», г.Пермь.
Advertisements

Автор: Кибальник Мария Руководитель: Ветюков Д.А. ГБОУ гимназия
ВЫЗОВЫ СОВРЕМЕННОСТИ : ВТО СОГЛАШЕНИЕ ПО СЕЛЬСКОМУ ХОЗЯЙСТВУ В РАМКАХ ВТО МАТРИЦА СИСТЕМНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК КООПЕРАЦИИ РЕГИОНА АДАПТИВНЫЕ СТРУКТУРЫ УПРАВЛЕНИЯ.
Нейросетевые технологии в обработке и защите данных Обработка данных искусственными нейронными сетями (ИНС). Лекция 5. Алгоритмы обучения искусственных.
Калибровка двухфазного Xe- детектора с помощью источника Am 241 и распределенного Kr 83m ; поиск коэффициентов рекомбинации Рудик Д.Г. Акимов Д.Ю. Буренков.
Рабочее место оператора контакт-центра: вчера, сегодня, завтра Докладчик Андрей Найченко, директор по развитию бизнеса Капелла. X Call Center World Forum.
Описания, базовые структуры и этапы анализа систем План I. Цель, структура, система, подсистема, задача, проблема. II. Основные признаки и топологии систем.
ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТАГАНРОГ ПРИЛОЖЕНИЕ ПРИНЦИПОВ АДАПТИВНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛОВ К ЗАДАЧЕ СИНТЕЗА ИНВАРИАНТНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НЕИЗВЕСТНЫМИ.
МОДУЛЬНАЯ АРХИТЕКТУРА НС. Каждая входная переменная связана только с одним из входов модулей. Выходы всех входных модулей соединены с модулем решения.
1 Курс: Модели и методы дискретной оптимизации Лектор: д.т.н., профессор Овчинников Владимир Анатольевич Структура курса: 17 лекций – 17 семинаров – экзамен.
Архитектура, возможности и методы использования платформы облачных вычислений Microsoft Windows Azure Лекция 11 Основы практического использования Windows.
Перейти на первую страницу ЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ ЭВМ.
Архитектура, возможности и методы использования платформы облачных вычислений Microsoft Windows Azure Лекция 9 SQL Azure Сафонов Владимир Олегович Профессор.
Системный подход в моделировании. «Система (от греч. – целое, составленное из частей; соединение) – множество элементов, находящихся в отношениях друг.
Моделирование и исследование мехатронных систем Курс лекций.
Дипломная работа на тему:Нечеткие алгоритмы управления бесколлекторным двигателем постоянного тока Работу выполнил: Короткий Е.В. Научный руководитель:
Copyright. Взаимосвязанная совокупность информационных элементов ввода, обработки, переработки, хранения, поиска, вывода и распространения.
Нейро-автоматное управление в машинном обучении Выполнил: Губин Ю.А. ст. гр Руководитель: Шалыто А.А. д.т.н, проф., зав. каф. ТП, СПбГУ ИТМО.
РАЗВИТИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АНАЛИЗАТОРОВ ТИПА «ИСКУССТВЕННЫЙ НОС» Житков А.Н., Филаретов Г.Ф. Московский энергетический институт, Москва,
© Black Sun Plc Корпоративная отчетность для международных компаний.
Транксрипт:

TVCS'20111 Теоретические основы обучаемых алгоритмов быстрых преобразований А.Ю. Дорогов ОАО «Информационные телекоммуникационные технологии» («Интелтех»), Санкт-Петербург,

TVCS'20112 Быстрые перестраиваемые преобразования

TVCS'20113 Структурная модель БПФ Лингвистическая модель

TVCS'20114 Параметрическая модель Слой 1 Слой λ

TVCS'20115 Проблемные вопросы Что общего имеют различные быстрые преобразования и чем они отличаются? Как построить граф преобразования не зная вида функций?

TVCS'20116 Системные инварианты быстрых преобразований Лингвистическая модель многослойного графа Системный инвариант Системный инвариант

TVCS'20117 Системный инвариант не связан ни с размерностью сети, ни с ее топологией, ни со структурными характеристиками вершин – это правило является инвариантом морфологического уровня, который в аксиоматической форме раскрывает внутреннею сущность быстрых алгоритмов.

TVCS'20118 Топологическая реализация Рецепторное поле Аксоновое поле

TVCS'20119 Топология Кули-Тьюки

TVCS' Топология Гуда

TVCS' Иерархия уровней стратифицированной модели алгоритма быстрого преобразования

TVCS' Варианты обучения перестраиваемых преобразований Настройка под заданное преобразование (БПФ, Уолш, Хаар,…) Адаптация к эталонной функции Квазиоптимальные ортогональные преобразования (Карунена-Лоэва) Функциональный преобразователь XY

TVCS' Мультипликативное представление элементов матрицы быстрого преобразования

TVCS' Мультипликативное форма элементов матрицы быстрого перестраиваемого преобразования - коэффициенты матрицы базовой операции в слое λ

TVCS' Аналитическая форма регулярных фракталов

TVCS' Дискретная аппроксимация фракталов (предфракталы)

TVCS' Ковер Серпинского Фрактал Аппроксимация фрактала

TVCS' Аппроксимация фрактала в классе быстрых преобразований

TVCS' Фрактал «Салфетка Серпинского»

TVCS' Аппроксимация «Салфетки Серпинского» в классе быстрых преобразований

TVCS' Выводы Быстрые преобразования это объекты с фрактальной структурой и топологией. Системный инвариант быстрого преобразования это аналитическое выражение принципа самоподобия на конечном числе шагов.

TVCS' Фрактальная фильтрация дискретных сигналов

TVCS' Обучение быстрых преобразований

TVCS' Быстрое ортогональное преобразование приспособленной к линейно изменяющейся функции

TVCS' Быстрое ортогональное преобразование приспособленной к линейно изменяющейся функции

TVCS' Двумерная структурная модель быстрого преобразования

TVCS' Приложения перестраиваемых преобразований Реализация классических быстрых алгоритмов с заданными свойствами Построение приспособленных быстрых преобразований Построение быстрых нейронных сетей Реализация фрактальных структур

TVCS' Спасибо за внимание!

TVCS' Быстрые нейронные сети Базовая операцияОднослойный персептрон