영상표현 : 컴퓨터의 시각 시스템의 처리 단계를 영상취득, 전처리, 영상분할, 영상표현, 분석등의 단계로 구분할 때, 영상 내의 객체를 해석하기 위해 객체 영역을 적절한 방법으로 컴퓨터 내에 묘사하는 과정.
소벨 연산자의 경우 2개의 마스크를 사용함.
두 좌표 사이의 직성거리를 구하는 거리 측정자는 유클리드 거리 측정
결정트리 학습에서 노드에 분류된 학습표본 부분집합의 불순도가 임계치 미만일 때 단말노드를 생성함.
단층 퍼셉트론은 델타규칙을 사용하여 지도학습 방식으로 학습한다.
LVQ 학습 모델에서 학습표본 Xj가 제시되었을 때 승자노드의 연결가충치를 Wm이라고 하자. Xj가 Wm가 다른 클래스에 속하는 경우 Wm이 Xj로부터 멀어지도록 Wm을 이동한다.
k-평균 군집화 : 반복 학습 과정 중 특정 군집으로 분류된 학습표본들의 평균으로 그 군집의 평균벡터를 수정한다.
소벨 연산자의 경우 2개의 마스크를 사용함.
두 좌표 사이의 직성거리를 구하는 거리 측정자는 유클리드 거리 측정
결정트리 학습에서 노드에 분류된 학습표본 부분집합의 불순도가 임계치 미만일 때 단말노드를 생성함.
단층 퍼셉트론은 델타규칙을 사용하여 지도학습 방식으로 학습한다.
LVQ 학습 모델에서 학습표본 Xj가 제시되었을 때 승자노드의 연결가충치를 Wm이라고 하자. Xj가 Wm가 다른 클래스에 속하는 경우 Wm이 Xj로부터 멀어지도록 Wm을 이동한다.
k-평균 군집화 : 반복 학습 과정 중 특정 군집으로 분류된 학습표본들의 평균으로 그 군집의 평균벡터를 수정한다.
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