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뉴로 컴퓨터 개론

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뉴로 컴퓨터 개론 - PowerPoint PPT Presentation


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뉴로 컴퓨터 개론. 제 14 장. 제 14 장 뉴로 컴퓨터 응용. 차례. 14.1 음성 합성 14.2 음성 인식 14.3 문자 인식 14.4 영상 처리 14.5 무인 자동차 주행 14.6 로봇 제어 14.7 의료 진단 시스템. 음성 합성. 음성 합성. NETtalk. T. Sejnowski & C. Rosenberg 영어 문장을 입력하여 음소들로 변환. 음성 합성. NETtalk 신경망 구조. 음성 합성. NETtalk 신경망. 입력층

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Presentation Transcript
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차례

14.1 음성 합성

14.2 음성 인식

14.3 문자 인식

14.4 영상 처리

14.5 무인 자동차 주행

14.6 로봇 제어

14.7 의료 진단 시스템

nettalk

음성 합성

NETtalk

T. Sejnowski &C. Rosenberg

영어 문장을 입력하여

음소들로 변환

nettalk2

음성 합성

NETtalk 신경망
  • 입력층

인접한 7개 문자 입력 위해 7개 그룹

  • 각 그룹은 알파벳과 구두점 표현하기 위해 29개 뉴런
  • 전체 203개 뉴런
  • 은닉층

학습효율을 고려하여 80개 뉴런

  • 출력층

음소와 강세등을 표현하기 위해 26개 뉴런

nettalk3

음성 합성

NETtalk 성능
  • 연결 강도

임의의 작은 값(-0.3∼+0.3)으로 초기화

  • BP알고리즘
  • 학습 패턴

웹스터 포켓 사전에서 1,000개 단어 선택

  • 95% 정확도
slide10

음성 인식

음성 타자기

T. Kohonen

입력한 음성을 인식하여

상응하는 문자 출력

slide12

음성 인식

포노토픽 맵 신경망
  • 입력층

음성 신호 15개스펙트럼으로 분해하여 입력

15개 뉴런

  • 출력층

96개 뉴런

slide14

음성 인식

포노토픽 맵의 반응 시퀀스
  • 음성 파형 분석시간9.83ms
slide15

음성 인식

음성 타자기 성능
  • 자율 학습법(SOM)
  • k, p, t음소의 명확성 떨어짐
  • 92%∼97% 인식률
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문자 인식

우편번호 인식 시스템

T. LeCun

필기체 숫자의

우편번호 인식

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문자 인식

필기체 숫자 인식 신경망
  • 입력층

한 숫자를 정규화한 16×16 그레이 영상 입력

256개 뉴런

  • 은닉층

3계층으로 구성

각각 768개, 192개, 30개 뉴런

  • 출력층

0∼9의 숫자를 표현하기 위해 10개 뉴런

slide20

문자 인식

우편번호 인식 시스템 성능
  • BP알고리즘
  • 학습 패턴

손으로 쓴 7,291개 우편번호

  • 학습에 사용된 패턴0.14% 오인식
  • 일반 패턴5% 오류
sexnet

영상 처리

SexNet

B. Golomb &T. Sejnowski

사람 얼굴을 입력하여

남녀의 성별을 판별

slide23

영상 처리

전처리
  • 512×512얼굴 영상
  • 눈을 수평하게 위치
  • 두 눈의 간격12개화소
  • 눈과 입의 간격8개화소
  • 전체30×30영상 축출
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영상 처리

영상 압축
  • 전처리한 영상을40개화소로 압축하기 위해

영상 압축 신경망에 입력

  • 영상을 영상 압축 신경망에 입력하여
  • 동일한 영상이 출력되도록 학습
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영상 처리

영상 인식
  • 영상을 영상 압축신경망에 입력하여

은닉층의 출력 얻고

이를 영상 인식 신경망의입력으로 사용

  • 영상 인식 신경망은 남녀 식별
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영상 처리

영상 압축 신경망
  • 입력층

전처리된 30×30영상 입력

900개 뉴런

  • 은닉층

40개 뉴런

  • 출력층

900개 뉴런

slide29

영상 처리

영상 인식 신경망
  • 입력층

압축 영상입력 위해40개 뉴런

  • 은닉층

40개 뉴런

  • 출력층

남녀식별 위해1개 뉴런

sexnet1

영상 처리

SexNet 성능
  • BP알고리즘
  • 학습 패턴

남녀 각각 45명씩 90명의 사진

  • 89% 남녀 인식률
slide31

영상 처리

영상 복원 시스템

Y. Zhou &R. Chellappa

손상된 영상을

Hopfield모델을 이용하여 복원

alvinn

무인 자동차 주행

ALVINN 무인 주행 시스템

D. Pomerleau

도로 영상을 입력 받아

자동차가 자동 주행할 수 있도록

핸들을 조작하는 시스템

alvinn2

무인 자동차 주행

ALVINN 신경망
  • 입력층

도로 상황을 촬영한영상 정보/거리 정보/명암 정보

1,217개 뉴런

  • 은닉층

29개 뉴런

  • 출력층

핸들조작을 위해46개 뉴런

alvinn3

무인 자동차 주행

ALVINN 성능
  • BP알고리즘
  • 학습 패턴

1,200개 도로 영상

  • ALVIN시스템을 장착한 자동차로

도로에서무인 시험 주행 성공

slide39

로봇 제어

이동식 로봇

S. Nagata

빛 센서, 초음파 센서 등의 센서를 통해

외부 자극을 입력받아

전후진, 좌우회전, 경보음 등으로 반응하는

이동식 소형 로봇

slide41

로봇 제어

이동 로봇 제어 신경망
  • 이성망

입력층 13개 뉴런

은닉층 9개 뉴런

출력층7개 뉴런

로봇의 반응

본능망에의 흥분 및 억제 신호 입력

  • 본능망

입력층/은닉층/출력층 각각5개 뉴런

slide42

로봇 제어

이동 로봇 제어 성능
  • BP 알고리즘
  • 로봇 제어에의 활용 가능성 입증
desknet

의료 진단 시스템

DESKNET

Y. Yoon & L. Peterson

의대생 교육용

피부병 진단 시스템

desknet2

의료 진단 시스템

DESKNET 신경망
  • 입력층

피부병징후와임상 자료96가지

96개 뉴런

  • 은닉층

20개 뉴런

  • 출력층

건선, 백선 등10가지 피부병진단

10개 뉴런

desknet3

의료 진단 시스템

DESKNET 성능
  • BP알고리즘
  • 학습 패턴

환자 250명 자료

  • 환자 99명 대상 실험
  • 건선 정확도 30%
  • 나머지 병 정확도 70%∼80%