This pap er presents a new superv i

This pap er presents a new superv ised learn ing sc heme, which use s hyb rid infor mation i.e . global and
local object inform ation, for accur ate id entifica tion and cl assifica tion at conside rably high speed bo th in
trainin g and tes ting phase. The first contrib ution of this paper is a unique image represe ntation usin g
bidir ectional two -dimension al PCA and Ferns style approa ch to represe nt global and local infor mation,
respec tively, of an object . Second ly, the app lication of extreme learning machi ne s upports reliab le
recogn ition with m inimum error and learning speed approx imatel y tho usands of times faster th an
traditio nal neur al netw orks. The prop osed m ethod is cap able of classi fyin g variou s dataset s in a fra ction
of second compa red to other modern algo rithms th at require at least 2–3 s per image

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เอ้อ PAP นี้นำเสนอ Superv ใหม่ Ised เรียนรู้ไอเอ็นจี heme SC ซึ่งการใช้งาน S HYB กำจัด mation อินฟอร์เช่น ทั่วโลกและ
วัตถุในท้องถิ่นแจ้ง ation สำหรับถูกต้อกิน id entifica การและ CL assifica การที่ conside rably ความเร็วสูงในบ่อ th
อบรมกรัมและทดสอบการใช้งานขั้นตอน contrib ution แรกของบทความนี้เป็นภาพที่ไม่ซ้ำกัน represe ntation ใช้
Bidir ectional สอง -dimension อั PCA และเฟิร์นสไตล์ approa CH เพื่อ represe mation อินฟอร์ NT ระดับโลกและท้องถิ่น
respec ลำดับของวัตถุ Ly ประการที่สองการตรวจสอบ lication ของการเรียนรู้มากชิ NE S upports reliab le
ติดอันดับ ition กับข้อผิดพลาด inimum เมตรและความเร็วในการเรียนรู้และประมาณ Imatel สรรพสินค้า usands ของครั้งเร็ว th
Traditio NAL ในเนื้ออัล NETW orks เสา osed เมตร ethod เป็นหมวกสามารถจัดประเภทของ fyin กรัม variou S ชุดข้อมูลใน ction ชาติ
ของสอง compa แดงรวมถึงวิธีที่ทันสมัยอื่น ๆ อัลโก th ที่ต้องมีอย่างน้อย 2-3 วินาทีต่อภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การตรวจนี้เอ้อเสนอใหม่ superv เป็นการเรียนรู้ไอเอ็นจี SC ฮีม ซึ่งใช้เป็น hyb กำจัดอินฟอร์ mation อาทิ . โลกและท้องถิ่นแจ้ง ation
วัตถุสำหรับ accur กิน ID tion entifica และ CL ที่ความเร็วสูง assifica tion conside rably TH บ่อใน
ฝึกกรัม และ เทสติง เฟส ution contrib แรกของบทความนี้คือเอกลักษณ์ภาพลักษณ์ represe ntation usin กรัม
bidir ectional สองมิติอัล PCA และเฟินสไตล์ approa CH เพื่อ represe NT ในระดับโลกและระดับท้องถิ่นสำหรับข้อมูล
respec , มี , วัตถุ ลี สอง นี้ app สุดการเรียนรู้ Machi ne s upports reliab Le
recogn ition กับ inimum ข้อผิดพลาดและการเรียนรู้ความเร็วประมาณ imatel Y โท usands ครั้งเร็วกว่า TH
traditio Nal neur อัล netw orks .อุปกรณ์ osed M ethod เป็นหมวกสามารถ classi variou s ข้อมูล fyin กรัมในฟรา ction
ของ compa ที่สองสีแดงอื่น ๆ ที่ทันสมัย อัลกอ rithms TH ที่ต้องมีอย่างน้อย 2 – 3 วินาทีต่อภาพ