HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

إجراء تصنيف الصور لـ 10 أصناف مختلفة من الرئيسيات باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية (CNN)

Dharanikota Rajendra Kamal and Kamaljeet Singh Mann. Western University of Ontario Emmanuel Maduwuba

الملخص

الهدف الرئيسي من هذا المشروع هو تحقيق تصنيف دقيق للصور من خلال تطبيق بنية تعلم آلي مناسبة على مجموعة الصور الموجودة في مجموعة البيانات. تم اختيار مجموعة البيانات كجزء من مسابقة كاجل، وتم استخلاصها من شجرة التصنيف المونخية في ويكيبيديا، وتحتوي هذه المجموعة على 10 أنواع مختلفة من القردة التي يجب تصنيفها باستخدام بنية تعلم آلي مدعومة بمعالجة الصور. وبعد التعرض الموجز واستخدام عدة هياكل لتصنيف هذه المجموعة، تبين أن الشبكة العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Network) هي الأنسب.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
إجراء تصنيف الصور لـ 10 أصناف مختلفة من الرئيسيات باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) | مستندات | HyperAI