論文の概要: A novel method for iris recognition using BP neural network and parallel
computing by the aid of GPUs (Graphics Processing Units)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03390v1
- Date: Wed, 6 Sep 2023 22:50:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 14:50:02.702360
- Title: A novel method for iris recognition using BP neural network and parallel
computing by the aid of GPUs (Graphics Processing Units)
- Title(参考訳): bpニューラルネットワークを用いた新しい虹彩認識法とgpu(graphics processing unit)による並列計算
- Authors: Farahnaz Hosseini, Hossein Ebrahimpour, Samaneh Askari
- Abstract要約: 本稿では,虹彩認識システムの設計における新しい手法を提案する。
これらの特徴を利用する利点は、高速抽出であり、それぞれのアイリスに固有のものであることである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we seek a new method in designing an iris recognition system.
In this method, first the Haar wavelet features are extracted from iris images.
The advantage of using these features is the high-speed extraction, as well as
being unique to each iris. Then the back propagation neural network (BPNN) is
used as a classifier. In this system, the BPNN parallel algorithms and their
implementation on GPUs have been used by the aid of CUDA in order to speed up
the learning process. Finally, the system performance and the speeding outcomes
in a way that this algorithm is done in series are presented.
- Abstract(参考訳): 本稿では,虹彩認識システムの設計における新しい手法を提案する。
この方法では、まずアイリス画像からハールウェーブレットの特徴を抽出する。
これらの特徴を利用する利点は、高速抽出と各虹彩に固有の点である。
次に、下位伝播ニューラルネットワーク(BPNN)を分類器として使用する。
本システムでは, BPNN並列アルゴリズムとそのGPU実装をCUDAの助けを借りて, 学習プロセスの高速化に活用している。
最後に,このアルゴリズムを連続的に行う方法として,システム性能と高速化結果を示す。
関連論文リスト
- Sparse Spiking Neural-like Membrane Systems on Graphics Processing Units [0.562479170374811]
行列表現の2つの圧縮法は以前の研究で提案されたが、シミュレータ上では実装も並列化もされなかった。
本稿では,遅延シミュレータを備えた新しいスパイキングニューラルPシステムの一部として,GPU上で実装および並列化を行う。
これにより、スパイキングニューラルPシステムのシミュレーションにおいて、最先端のGPUライブラリに基づく他のソリューションよりも優れていると結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T10:01:29Z) - Front-propagation Algorithm: Explainable AI Technique for Extracting Linear Function Approximations from Neural Networks [0.0]
本稿では、深層ニューラルネットワークの意思決定ロジックの解明を目的とした、新しいAI技術であるフロントプロパゲーションアルゴリズムを紹介する。
積分グラディエントやシェープ値などの他の一般的な説明可能性アルゴリズムとは異なり、提案アルゴリズムはネットワークの正確で一貫した線形関数説明を抽出することができる。
公開されているベンチマークデータセットに基づいてトレーニングされた3つの異なるニューラルネットワークアーキテクチャで、正確な線形関数を提供することの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-25T14:50:23Z) - Learning representations by forward-propagating errors [0.0]
バックプロパゲーション(BP)はニューラルネットワーク最適化のための学習アルゴリズムとして広く使われている。
現在のニューラルネットワークオプティミザイトンは、計算統一デバイスアーキテクチャ(CUDA)プログラミングによるグラフィカル処理ユニット(GPU)で実行される。
本稿では,GPU上でのアクセラレーションと同じくらい高速な高速学習アルゴリズムをCPU上で提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-17T13:56:26Z) - Properties and Potential Applications of Random Functional-Linked Types
of Neural Networks [81.56822938033119]
ランダム関数リンクニューラルネットワーク(RFLNN)は、深い構造を学習する別の方法を提供する。
本稿では周波数領域の観点からRFLNNの特性について考察する。
本稿では,より優れた性能でBLSネットワークを生成する手法を提案し,ポゾン方程式を解くための効率的なアルゴリズムを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-03T13:25:22Z) - The Cascaded Forward Algorithm for Neural Network Training [61.06444586991505]
本稿では,ニューラルネットワークのための新しい学習フレームワークであるCascaded Forward(CaFo)アルゴリズムを提案する。
FFとは異なり、我々のフレームワークは各カスケードブロックのラベル分布を直接出力する。
我々のフレームワークでは、各ブロックは独立して訓練できるので、並列加速度システムに容易に展開できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-17T02:01:11Z) - Interval Reachability of Nonlinear Dynamical Systems with Neural Network
Controllers [5.543220407902113]
本稿では、ニューラルネットワークコントローラを用いた非線形連続時間力学系の厳密な検証のための区間解析に基づく計算効率の良いフレームワークを提案する。
混合単調理論に着想を得て,ニューラルネットワークの包摂関数と開ループシステムの分解関数を用いて,閉ループ力学をより大きなシステムに組み込む。
埋め込みシステムの単一軌跡を用いて、到達可能な集合の超矩形超近似を効率的に計算できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-19T06:46:36Z) - Batch-efficient EigenDecomposition for Small and Medium Matrices [65.67315418971688]
EigenDecomposition (ED)は多くのコンピュータビジョンアルゴリズムとアプリケーションの中心にある。
本稿では,コンピュータビジョンの応用シナリオに特化したQRベースのED手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-09T09:14:12Z) - Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding [67.33850633281803]
品質を犠牲にすることなく、より小さなネットワークを使用できる汎用的な新しい入力符号化を提案する。
小さなニューラルネットワークは、勾配降下によって値が最適化された訓練可能な特徴ベクトルの多分解能ハッシュテーブルによって拡張される。
数桁の高速化を実現し、高品質なニューラルネットワークプリミティブを数秒でトレーニングすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-16T07:22:47Z) - Parallelization Techniques for Verifying Neural Networks [52.917845265248744]
検証問題に基づくアルゴリズムを反復的に導入し、2つの分割戦略を探索する。
また、ニューラルネットワークの検証問題を単純化するために、ニューロンアクティベーションフェーズを利用する、高度に並列化可能な前処理アルゴリズムも導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-17T20:21:47Z) - Computational optimization of convolutional neural networks using
separated filters architecture [69.73393478582027]
我々は、計算複雑性を低減し、ニューラルネットワーク処理を高速化する畳み込みニューラルネットワーク変換を考える。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用は、計算的に要求が多すぎるにもかかわらず、画像認識の標準的なアプローチである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-18T17:42:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。