ANÁLISE DE DESEMPENHO DE UM ALGORITMO DESENVOLVIDO PARA SOLUÇÃO DE DEEP LEARNING UTILIZANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA ANÁLISE DE CONTRASTE DE IMAGENS
Resumen
O aprendizado profundo (deep learning) pertence a um tipo de aprendizado de máquina que utiliza as redes neurais artificiais para a resolução de problemas complexos como o reconhecimento de imagens. A rede neural convolucional (RNC) é uma arquitetura baseada em redes neurais artificiais, e vem sendo muito aplicada para o aprendizado profundo, trazendo bons resultados no processamento e análise de imagens. Nesse artigo será apresentado conceitos preliminares para o entendimento das RNCs, analisando as técnicas para a melhora do contraste das imagens, mostrando o processo de aprendizagem e seus resultados.
Cómo citar
Patrick Francisco OLIVEIRA/Carlos Eduardo CÂMARA. (1). ANÁLISE DE DESEMPENHO DE UM ALGORITMO DESENVOLVIDO PARA SOLUÇÃO DE DEEP LEARNING UTILIZANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA ANÁLISE DE CONTRASTE DE IMAGENS. Revista De Ubiquidade, 2(1), 84-105. Recuperado a partir de https://revistas.anchieta.br/index.php/RevistaUbiquidade/article/view/1010
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Sección
Artigos