وزارة التعليم العالي و البحث العلمي

Ministry of Higher Education and Scientific Research

جاري تحميل اخر الاخبار ...

2020/01/19 | 03:25:59 مساءً | : 191

دراسة علمية بجامعتي المستنصرية والتكنولوجية عن تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الأجل

نشر فريق بحثي مشترك من جامعتي المستنصرية والتكنولوجية، دراسة بعنوان (التعلم العميق للكشف عن تعبيرات الوجه: تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الأجل)، في مجلةالإتصالات لعلوم الحاسبات والبيانات التي تدخل ضمن مستوعب سكوباس.

وتهدف الدراسة المكون فريقها البحثي من التدريسي بالجامعة المستنصرية الدكتور إبراهيم نضير الهنداوي والتدريسي بالجامعة التكنولوجية أحمد طارق والباحثة وفاء مهدي، إلى إقتراح طريقة لتطبيق تصميمات الشبكة العصبية المتكررة(RNN)  بإستخدام الذاكرة طويلة المدى لتحديد تعبيرات الوجه، والتحري عن دقة ووقت الحوسبة لهذه التقنية.

وبينت الدراسة أن الطريقة المقترحة تتضمن شبكة (RNN) محُسّنة تعتمد على ذاكرة (LSTM)، لزيادة فاعلية عملية إستخراج المعالم، بإستخدام مجموعات الإدخال التي تعمل على تجديد بيانات الإدخال من الميزات.

وتوصلت الدراسة إلى أن الطريقة الجديدة تعطي نتائج محسنة تفوق معظم طرق الكشف عن الوجه للصور والفيديو، حيث أكدت إختبارات تقييم كفاءة شبكات LSTM-RNN في الصور وسلسلة أطر الفيديو، تحسين الأداء بنسبة تزيد عن 5٪ بالمقارنة مع الشبكات العصبية التقليدية.

وللإطلاع على الدراسة إضغط هنا.

دراسة علمية بجامعتي المستنصرية والتكنولوجية عن تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الأجل

دراسة علمية بجامعتي المستنصرية والتكنولوجية عن تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الأجل
دراسة علمية بجامعتي المستنصرية والتكنولوجية عن تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الأجل

نشر فريق بحثي مشترك من جامعتي المستنصرية والتكنولوجية، دراسة بعنوان (التعلم العميق للكشف عن تعبيرات الوجه: تعزيز الشبكة العصبية المتكررة مع ذاكرة طويلة الأجل)، في مجلةالإتصالات لعلوم الحاسبات والبيانات التي تدخل ضمن مستوعب سكوباس.

وتهدف الدراسة المكون فريقها البحثي من التدريسي بالجامعة المستنصرية الدكتور إبراهيم نضير الهنداوي والتدريسي بالجامعة التكنولوجية أحمد طارق والباحثة وفاء مهدي، إلى إقتراح طريقة لتطبيق تصميمات الشبكة العصبية المتكررة(RNN)  بإستخدام الذاكرة طويلة المدى لتحديد تعبيرات الوجه، والتحري عن دقة ووقت الحوسبة لهذه التقنية.

وبينت الدراسة أن الطريقة المقترحة تتضمن شبكة (RNN) محُسّنة تعتمد على ذاكرة (LSTM)، لزيادة فاعلية عملية إستخراج المعالم، بإستخدام مجموعات الإدخال التي تعمل على تجديد بيانات الإدخال من الميزات.

وتوصلت الدراسة إلى أن الطريقة الجديدة تعطي نتائج محسنة تفوق معظم طرق الكشف عن الوجه للصور والفيديو، حيث أكدت إختبارات تقييم كفاءة شبكات LSTM-RNN في الصور وسلسلة أطر الفيديو، تحسين الأداء بنسبة تزيد عن 5٪ بالمقارنة مع الشبكات العصبية التقليدية.

وللإطلاع على الدراسة إضغط هنا.

مشاركة الموضوع عبر Facebook Twitter Email Print