{"id":36249,"date":"2019-10-31T22:10:29","date_gmt":"2019-10-31T19:10:29","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/nejroset-v-stekle-ne-trebuet-elektropitaniya-raspoznayot-tsifry\/"},"modified":"2019-10-31T22:10:29","modified_gmt":"2019-10-31T19:10:29","slug":"nejroset-v-stekle-ne-trebuet-elektropitaniya-raspoznayot-tsifry","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/nejroset-v-stekle-ne-trebuet-elektropitaniya-raspoznayot-tsifry","title":{"rendered":"Neuronales Netzwerk im Glas. Ben\u00f6tigt keine Stromversorgung, erkennt Ziffern.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Neuronales
\n
\nWir sind alle mit der F\u00e4higkeit von neuronalen Netzen zum Erkennen von Handschrift vertraut. Die Grundlagen dieser Technologie existieren bereits seit vielen Jahren, aber erst in letzter Zeit haben Fortschritte in der Rechenleistung und der parallelen Datenverarbeitung es erm\u00f6glicht, aus dieser Technologie eine \u00e4u\u00dferst praktische L\u00f6sung zu entwickeln. Dennoch wird diese praktische L\u00f6sung letztlich in Form eines digitalen Computers pr\u00e4sentiert, der die Bits h\u00e4ufig ver\u00e4ndert, genau wie bei der Ausf\u00fchrung eines anderen Programms. Im Fall des neuronalen Netzes, das von Forschern der Universit\u00e4ten Wisconsin, MIT und Columbia entwickelt wurde, ist die Sache jedoch anders. Sie haben ein Glaspanel geschaffen, das keine eigene Stromversorgung ben\u00f6tigt, aber dennoch in der Lage ist, handgeschriebene Ziffern zu erkennen.<\/a><\/noindex>.
\n<\/a><\/noindex>
\nDieses Glas enth\u00e4lt pr\u00e4zise platzierte Einschl\u00fcsse wie Luftblasen, Verunreinigungen aus Graphen und anderen Materialien. Wenn Licht auf das Glas f\u00e4llt, entstehen komplexe Wellenmuster, durch die in einem von zehn Bereichen das Licht intensiver wird. Jeder dieser Bereiche entspricht einer bestimmten Zahl. Zum Beispiel zeigen die folgenden zwei Beispiele, wie Licht beim Erkennen der Zahl \u201ezwei\u201c verteilt wird.<\/p>\n

\"Neuronales
\n
\nMit einem Trainingssatz von 5000 Bildern kann das neuronale Netzwerk 79 % der 1000 Eingabebilder korrekt erkennen. Das Team ist der Meinung, dass sie das Ergebnis verbessern k\u00f6nnten, wenn sie die durch den Glasproduktionsprozess verursachten Einschr\u00e4nkungen umgehen k\u00f6nnten. Sie begannen mit einem sehr eingeschr\u00e4nkten Design des Ger\u00e4ts, um einen funktionierenden Prototyp zu erstellen. Anschlie\u00dfend planen sie, verschiedene Methoden zur Verbesserung der Erkennungsqualit\u00e4t zu untersuchen, wobei sie darauf achten, die Technologie nicht \u00fcber Geb\u00fchr zu komplizieren, damit sie sp\u00e4ter in der Produktion eingesetzt werden kann. Das Team hat auch Pl\u00e4ne f\u00fcr die Erstellung eines dreidimensionalen neuronalen Netzwerks im Glas.
\n
Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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Ben\u00f6tigt keine externe Stromversorgung, erkennt Zahlen | ProHoster","description":"Wir sind alle mit der F\u00e4higkeit von neuronalen Netzen vertraut, handgeschriebenen Text zu erkennen. Die Grundlagen dieser Technologie gibt es schon seit vielen Jahren, doch erst k\u00fcrzlich erm\u00f6glichten Fortschritte in der Computerleistung und paralleler Datenverarbeitung, dass diese Technik in eine sehr praktische L\u00f6sung umgesetzt werden konnte. 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