Разработка инструментария для создания нейронных сетей на мобильных платформах на примере iOS Золотухина Алина Манаев Дмитрий 445 группа Руководитель:

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Дипломная работа Разработка нейросетевого программного комплекса для анализа и прогнозирования котировок на Международном валютном рынке FOREX Выполнил:
Advertisements

Нейронные сети. Автор презентации: Фомичёв Роман Студент гр.Ф051 ФизФак КемГУ Живёт в Кировском Любит мороженое.
ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ и ИНФОРМАТИКИ Тарасюк Александр Евгеньевич СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ.
Липецкий государственный технический университет Кафедра прикладной математики Кузьмин Алексей Сергеевич Распознавание образов сверточными искусственными.
Проверьте себя Назовите число, обратное данному
ПРОВЕРЬ СЕБЯ! ПРОВЕРКА.
МОДУЛЬНАЯ АРХИТЕКТУРА НС. Каждая входная переменная связана только с одним из входов модулей. Выходы всех входных модулей соединены с модулем решения.
Методы распознавания зашумленных образов БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ и ИНФОРМАТИКИ Кафедра математического.
Система управления РТК Основная задача системы управления роботом – автоматизация деятельности человека-оператора. Составные части: Система технического.
Сервис «Мобильный магазин» Бизнес Мобайл Медиа. Более 2-х лет на рынке разработки мобильных приложений Более 50 реализованных собственных и заказных работ.
Мальцев Александр, МТ-508 Научный руководитель Авербух Владимир Лазаревич доцент КИПУ, к.т.н.
NightPiter Участники проекта: Эльдар Абусалимов Александр Ким Дмитрий Козорез Александр Меламуд Илья Шурыгин Руководители проекта: Артамонов Николай Кичинский.
NightPiter Участники проекта: Эльдар Абусалимов Александр Ким Дмитрий Козорез Александр Меламуд Илья Шурыгин Руководители проекта: Николай Артамонов Дмитрий.
Генерация средств импорта данных в рамках проектов ИС, реализованных в технологии REAL-IT Выполнил Комиссаров Антон Научный руководитель: Иванов А.Н. Рецензент:
Интеллектуный редактор Инфологических схем баз данных.
Автоматизация тестирования. План 1.Применение автоматизированного тестирования 2.Выбор инструментария 3.Процесс автоматизации (IBM Rational) GUI тестирование.
Мордвинов Дмитрий, 445 СПбГУ, Математико-Механический факультет Научный руководитель: Брыксин Т.А.
AndroidMetro Участники проекта: Эльдар Абусалимов Александр Астащенко Александр Ким Дмитрий Козорез Александр Меламуд Максим Ткаченко Зуфар Фахуртдинов.
Автоматизация сборки и модификации разнородной компьютерной документации: модуль формирования документов для последующей конвертации в формат CHM Исполнитель:
Динамические нейронные сети и их аттракторы Резник Александр Михайлович Институт проблем математических машин и систем НАН Украины отдел Нейротехнологий.
Транксрипт:

Разработка инструментария для создания нейронных сетей на мобильных платформах на примере iOS Золотухина Алина Манаев Дмитрий 445 группа Руководитель: Арстан Торегожин

Типовые задачи Распознавание образов Выполнение прогнозов Оптимизация вычислений Ассоциативная память Управление

Существующие инструменты NeuroSolutions Neuroph OpenCV PWNLIB NNGPULIB Neural Network Toolbox

Мобильные устройства Быстроразвивающийся рынок Увеличивающиеся возможности Большое количество приложений

Постановка задачи Разработка инструментария для создания нейронных сетей Обучение нейронных сетей Поддержка различных типов сетей Поддержка сохранения и загрузки нейронных сетей из файла

Реализация iOS SDK и Objective C

Реализация

Сети: Многослойный перцептрон Свёрточная нейронная сеть Обучение: Backpropagation

Два прохода: Прямой Обратный

Многослойный перцептрон

Свёрточная нейронная сеть Используется для распознавания картинок Локальное восприятие Концепция разделяемых весов Субдискретизация

Свёрточная нейронная сеть

Сохранение и загрузка XML

Проверка работоспособности Задача распознавания чисел с использованием свёрточных нейронных сетей

Результаты Создан инструментарий для разработки нейронных сетей на iOS Реализована сеть многослойный перцептрон и свёрточная нейронная сеть Реализовано сохранение и загрузка сети Работоспособность инструментария проверена на примере распознавания чисел

Планы на будущее Расширение инструментария Добавление поддержки многопоточности Поддержка CUDA Автоматизация процесса построения нейронных сетей