مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

8 خبر
  • اجتماعات الجمعية العامة للأمم المتحدة
  • من يمثل الدول العربية في الجمعية العامة للأمم المتحدة لعام 2026 ومتى يلقي القادة كلماتهم؟
  • بزشكيان في ديار ترامب.. هل يتكرر "مشهد السادات" بنسخة إيرانية؟
  • اجتماعات الجمعية العامة للأمم المتحدة

    اجتماعات الجمعية العامة للأمم المتحدة

  • إعلام عبري: مصر تعتقل 3 إسرائيليين

    إعلام عبري: مصر تعتقل 3 إسرائيليين

  • أمريكا: الحرية مقابل الحرب!

    أمريكا: الحرية مقابل الحرب!

  • نواف سلام من نيويورك: لا دولة بجيشين ولا بقرارين والاغتراب شريك في بناء لبنان الجديد

    نواف سلام من نيويورك: لا دولة بجيشين ولا بقرارين والاغتراب شريك في بناء لبنان الجديد

جامعة روسية تقدم في الإمارات مجموعة جديدة من الشبكات العصبية

قدمت جامعة MISIS خلال المؤتمر الدولي لمعالجة الصور ICIP 2024 في أبو ظبي، شبكات عصبية جديدة تحدد بشكل أكثر دقة الكائنات الموجودة في صور لم يتم تحميلها في قواعد البيانات.

جامعة روسية تقدم في الإمارات مجموعة جديدة من الشبكات العصبية
Globallookpress

 ووفقا لهذه الجامعة الروسية المختصة في العلوم والتكنولوجيات، ستساعد الخوارزمية الجديدة في تطوير مجال المركبات غير المأهولة والتشخيص الطبي، حيث من المهم التمييز بين العناصر غير المحددة والتحف الرسومية.

وأوضحت الجامعة أنه مع زيادة حجم البيانات،  تظهر حاجة إلى شبكات عصبية أكثر موثوقية يمكنها تصنيف كائنات جديدة والتعرف على الضوضاء التقنية التي تنشأ حتما عند الحصول على صورة.

قام فريق علمي من الباحثين، بالتعاون مع طلاب من جامعة MISIS ومن معهد موسكو العلي للفيزياء التقنية، بحل هذه المشكلة من خلال تطوير مجموعة من الشبكات العصبية SDDE (Saliency Diversified Deep Ensembles -المجموعات العميقة المتنوعة المتميزة). وهي تتكون من عدة نماذج يتم تدريبها على مجموعات فرعية من قواعد البيانات الفردية وتركز على الخصائص الفريدة للصور. ونتيجة لذلك، تحدد الشبكة العصبية الكائنات في الصور بأقل قدر من الخطأ.

وقال مكسيم جدانوف، أحد مصممي التطوير، وهو طالب في السنة الثالثة في معهد علوم الكمبيوتر في جامعة MISIS، إن SDDE أظهر أفضل النتائج مقارنة بالخوارزميات المماثلة.

وأضاف: "لقد اقترحنا طريقة جديدة لتنويع المجموعات وتحسين دقة رأي الشبكة العصبية عند اكتشاف البيانات خارج التوزيع، وهو أمر مهم بشكل خاص لتطبيقها في الظروف الحقيقية. على سبيل المثال، يجب أن يكتشف جهاز السائق الآلي الأشياء الموجودة على الطريق بدقة لمنع وقوع الحوادث. أو على سبيل المثال، يتطلب وضع التشخيص الطبي الدقيق وجود قاعدة بيانات واسعة النطاق. قد تكون النماذج غير المعايرة مفرطة الثقة في افتراضاتها غير الصحيحة. شبكتنا العصبية لا تتمتع بالثقة المفرطة، مما يسمح لها بتقييم حساباتها بشكل أكثر ملاءمة".

المصدر: نوفوستي

 

التعليقات