Построение 3D пространства при помощи нейронной сети на языке Python
ВВЕДЕНИЕ
Нейронные сети - 1 из веяний (тенденций) в развитии систем искусственного происхождения разума. Мысль данной концепции смахивает на людскую нервозную систему, а как раз дееспособность обучаться и подправлять промахи. Ключевая индивидуальность всякий нейронной сети — это дееспособность работать на базе предшествующего навыка, делая меньше промахов со периодом.
По мере подъема известности нейронных сеток и расширения их применения ставятся свежие задачки, которые действенно принимают решение использованием сеток. В то же время появляется большущее многообразие нейронных сеток (сверточные, рекуррентные), многообразие в их структурных деталях, используемых методах.
В предоставленной работе станет решаться задачка возведения ландшафта с использованием нейронной сети. Станут разобраны абстрактные нюансы структуры сети, её слоёв, основы их работы. В качестве практического примера станет продано 3D карта, построенная нейронной сетью.
Актуальность дипломной работы.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ3
Актуальность дипломной работы3
Цель и задачи дипломного проекта.3
Глава 1. Теоретические основы нейронных сетей и 3D пространства5
Биологическое понятие нейрона и искусственные нейронные сети5
Виды нейронных сетей и их применение6
Понятие 3D моделирования в мире программирования……………... 9
Глава 2. Проектирование алгоритма построения 3D пространства………..17
2.1. Описание работы алгоритма построения……………………………..17
2.1.1. Диаграмма Вороного………………………………………………..17
2.1.2. Шум Перлина………………………………………………………..23
2.2.Выбор средств для реализации программы…………………………..28
Глава 3. Тестирование разработанного алгоритма………………………….33
Заключение…………………………………………………………………….44
Список используемых источников…………………………………………...45
Приложение…………………………………………………………………….47
Список используемых источников
Шоле, Ф., Глубокое обучение на Python. –СПб.: Питер, 2018. – 400 с.: ил. – (Серия «Библиотека программиста»)
Хайкин, С., Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр. : Пер. с англ./С. Хайкин – М. : ООО “И.Д. Вильямс”, 2006. – 1104 с.
Шакла Нишат «Машинное обучение и TensorFlow» 2019г. -С.336Станислав Ломакин «Программируем с Minecraft Создай свой мир с помощью Python»-Москва: Изд-во «Манн, Иванов и Фербер» 2017г.-С.367 (Русская версия)
Журкин И. Г., Хлебникова Т. А. Цифровое моделирование измерительных трёхмерных видеосцен: монография. – Новосибирск: СГГА, 2012. – 246 с.
Соколов И. А., Мартыненко А. И., Тагунова О. В. Геоинформационные технологии: учебное пособие. – Москва: МИРЭА, 2005. – 76 с.
Берлянт А. М. Картографический словарь. – Москва: Научный мир, 2005. – 424 сГОСТ Р 52055–2003. Геоинформационное картографирование. Пространственные модели местности. Общие требования. – Москва: Госстандарт России, 2003. – 4 с.
[Электронный ресурс] нейронные сети, перцептрон. Режим доступа https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Нейронные_сети,_перцептрон -свободный
[Электронный Ресурс]3D моделирование. Режим доступа https://websoftex.ru/3d-modelirovanie-chto-eto-i-dlya-chego-nuzhno/ - свободный
[Электронный Ресурс] Нейронные сети - что это такое и как они работают? Виды нейросетей. Режим доступа mining-cryptocurrency.ru – свободный
[Электронный Ресурс] Сайт АНО ВО «Российского нового университета» Режим доступа https://rosnou.ru/ -свободный
[Электронный Ресурс] Блендер. Режим доступа http://blender3d.com.ua/ - свободный
[Электронный Ресурс] Блендер. Режим доступа
http://blender-3d.ru/ -свободный
[Электронный Ресурс] Режим доступа https://habrahabr.ru/ -свободный
[Электронный Ресурс] Блендер. Режим доступа http://b3d.mezon.ru/index.php/Blender_Basics_4-rd_edition - свободный
[Электронный Ресурс] Диаграмма Вороного. Википедия. Режим доступа https://en.wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram - свобод
При данном в целях увеличения наглядности изображения проводят оптимизацию данных, то есть объекты, имеющие не главное смысл, на модели не демонстрируют. Информативность - свойство трёхмерных изображений определяющееся, до этого всего, наличием в их всевозможных пространственных данных. Максимально информативности трёхмерных изображений значит детальный, детализированный показ наружного вида, пространственного положения, объемов и форм всех сколько-либо значительных составляющих места.
3D графика довольно нередко сталкивается в всевозможных областях нашей жизни.