Личный кабинет

Дипломная работаРазное

Готовая работа №21608 от пользователя Рыжова Оксана

Применение нейронных сетей для задачи анализа медицинских изображений.

Name: Применение нейронных сетей для задачи анализа медицинских изображений.
Price: 1170.00 RUB

1 170 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 98

Год написания: 2023

Рыжова Оксана

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

ВВЕДЕНИЕ 4
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ НЕЙРОСЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 8
1.1 Основные понятия и определения 8
1.2 Принципы работы искусственного нейрона 10
1.2.1 Биологический нейрон 10
1.2.2 Искусственный нейрон 12
1.3 Основные типы архитектур нейронных сетей 16
1.3.1 Однослойный и многослойный персептрон 16
1.3.2 Рекуррентные нейронные сети 18
1.3.3 Свёрточные нейронные сети 20
1.4 Обучение нейронных сетей 24
1.4.1 Парадигмы обучения 24
1.4.2 Алгоритм обратного распространения ошибки 25
1.4.3 Метод градиентного спуска 26
1.4.4 Метод коррекции ошибки 27
1.5 Обзор программных средств для разработки искусственных нейронных сетей 27
1.5.1 STATISTICA Automated Neural Networks 27
1.5.2 Neural Network Toolbox 29
1.5.3 TensorFlow 32
2 РАЗРАБОТКА СВЁРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ 34
2.1 Методы, используемые при обучении нейронной сети 34
2.1.1 Dropout 34
2.1.2 L2-regularization 35
2.1.3 Weight Initialization 35
2.1.4 Batch Normalization 37
2.1.5 Data Augmentation 37
2.1.6 Ранняя остановка обучения 39
2.2 Оценка эффективности методов, используемых при обучении нейронных сетей для повышения точности 39
2.2.1 CIFAR-10 40
2.2.2 Базовые модели 41
2.2.3 Модификация 1. Применение Dropout, L2-regularization и Weight Initialization 44
2.2.4 Модификация 2. Применение Weight Initialization и Batch Normalization 46
2.2.5 Модификация 3. Применение Dropout, L2-regularization, Weight Initialization и Batch Normalization 48
2.2.6 Применение Data Augmentation к базовым моделям и модификациям 50
2.3 Анализ набора данных 52
2.4 Описание, используемой нейронной сети 55
3 РАЗРАБОТКА ИНТЕРФЕЙСА ДЛЯ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ СО СВЁРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ 62
4 ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ 65
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 72
ГЛОССАРИЙ 76
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 79
ПРИЛОЖЕНИЕ А 83
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 88
ПРИЛОЖЕНИЕ В 98

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

В наше время искусственные нейронные сети привлекают большой интерес, ведь они могут стать основой для создания искусственного интеллекта. Развитие этой темы было обусловлено научно-техническим прогрессом и интернетом. Начало данной темы было положено ещё в прошлом веке, но результаты были невысокими. Затем на пути развития возникли проблемы: недостаток данных для обучения, черезмерные ожидания и недостаточная вычислительная мощность. Несмотря на эти трудности, на данный момент тема искусственных нейронных сетей находится на подъеме. Крупные университеты и корпорации активно занимаются разработкой новых сложных архитектур нейронных сетей, которые уже способны решать сложные задачи на высоком уровне. Основой для написания текста послужили различные источники, включая книги и интернет-ресурсы. Объектом исследования в данном случае является процесс распознавания образов используя нейронные сети, а предметом исследования в данном контексте выступает распознавание медицинских изображений грудной клетки.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

1. Искусственные нейронные сети возникли в 1943 году. Их создание было вдохновлено попытками смоделировать процессы работы мозга. Ученые У. Маккалок и У. Питтс обнаружили, что искусственная нейронная сеть способна решать логические операции. Однако было выявлено, что не все логические операции она может решать.

Тем не менее, искусственные нейронные сети имеют важные возможности, включая обучаемость, возможность классификации, обобщения информации и прогнозирования. Была разработана основополагающая модель с ключевыми моментами.

С точки зрения искусственного интеллекта, искусственные нейронные сети являются основным направлением в изучении возможности создания умных машин, которые могут выполнять творческие функции, аналогичные человеческим.

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть является частным случаем решения задачи распознавания образов и прогнозирования. Машинное обучение является разделом, который изучает создание обучающих алгоритмов для искусственного интеллекта.

В целом, искусственные нейронные сети - это сложные механизмы, воплощающие в себе способность человеческого мозга к обучению и принятию решений.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1) Интернет ресурс machinelearning.ru: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Модель_МакКаллока-Питтса (Дата обращения 10.02.2018)
2) Электронная энциклопедия Wikipedia: https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственная_нейронная_сеть (Дата обращения 10.02.2018)
3) Нейронные сети: полный курс, 2-е издание / С. Хайкин: Пер. с англ. – М.: Издательский дом “Вильямс”, 2006. – 1104 с.: ил. – Парал. тит. англ.
4) Интернет ресурс neuralnet.info: http://neuralnet.info/chapter/основы-инс/# Функция-активации (Дата обращения 01.03.2018)
5) Интернет ресурс tproger.ru: https://tproger.ru/translations/neural-network-zoo-1/ (Дата обращения 07.03.2018)

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Применение нейронных сетей для задачи анализа медицинских изображений.

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net