【24h】

知識型認識

机译:知识型认识

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摘要

人間共存型ロボットに必要な機能を実装するための表記方法としての双線形時間遅れニューラルネットワークを提案している.実装として,RNN言語システムを構築した.その中で,本稿は,このニューラルネットワークのシステムを用いた画像処理について検討した.その結果,従来方法と遜色なく認識できることがわかった.画像処理の場合,双線形性が重要であり,この特性を利用して認識精度と計算量のトレードオフを制御することができる.今回の実験では,3次まで考慮したが,この次数で十分な精度を得ている.また,これに関連して,RNNシステムの計算効率を上げるために,整数RNNのシステムもあわせて構築した.
机译:我们提出了一种双线性时滞神经网络作为一种实现人类共存机器人所需功能的表示法,为此,我们构建了一种RNN语言系统,其中,本文对这种神经网络进行了描述,并使用图像处理技术对其进行了研究。结果,我们发现它可以像传统方法一样被识别,在图像处理的情况下,双线性很重要,并且该特性用于折衷识别精度和计算量,可以控制偏移。在该实验中,考虑到三阶,但是获得了足够的精度,为此,使用整数来提高RNN系统的计算效率,并构建了RNN系统。

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