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Tool di interfacciamento Neural Works - Matlab, progettazione e simulazione chip NeuroLAB

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conosciuta. A tal proposito è utile sottolineare che questo errore d’approssimazione, che chiameremo e rr, può essere scomposto in due componenti: αφ += rr e (1.13) dove : • φ, come già visto, è l’errore fisiologico utilizzato nella fase d’apprendimento, dunque è noto e costante. Man mano che l’input alla rete si avvicina agli input X d d’esempio , l’errore e rr tende a φ. • α è l’errore d’astrazione, esso misura la bontà della nostra rete a trattare con input lontani da X d. Questo tipo d’errore non è noto a priori, ma dipende fortemente dal numero d’esempi usati durante la fase d’apprendimento e da come essi siano stati distribuiti, nonché dal numero dei neuroni e della relativa funzione d’attivazione. Quanto detto finora ci permette di poter affermare che l’esigenza che spinse alla formalizzazione di tali modelli, è stata in parte soddisfatta. Scendendo un poco più sul pratico, sono riportati di seguito alcuni risultati ottenuti con le reti neurali e riportati dalla letteratura scientifica. Sono stati realizzati: 1) Sistemi di guida autonoma o assistita. 2) Classificatori di segnali radar con prestazioni maggiori dei sistemi che usano le tradizionali tecniche Bayesiane. 3) Lettori di caratteri stampati, o anche scritti a mano, con elevati livelli di accuratezza. 4) Sistemi di riconoscimento vocale. 15
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Tool di interfacciamento Neural Works - Matlab, progettazione e simulazione chip NeuroLAB

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Informazioni tesi

Autore: Francesco Cotroneo
Tipo: Tesi di Laurea
Anno: 2003-04
Università: Università degli Studi di Reggio Calabria
Facoltà: Ingegneria
Corso: Ingegneria Elettronica
Relatore: FrancescoMorabito
Lingua: Italiano
Num. pagine: 206

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