A Study of Hierarchical Concatenation Networks in the Area of Pattern Recognition

Hierarchical Concatenation Networks (HCN) are inspired by the way humans recognize patterns; i.e. by concatenating small features. In HCNs patterns are split into small parts, and then concatenated and activated in the network’s layers. The research in this thesis investigated and explored feature extraction methods, similarity measures, and classification using HCNs. Results indicate that HCNs can be used in automatic pattern recognition systems with better performance rate on the lower layer than the top layer

Seminar Nasional Inovasi Teknologi dan Ilmu Komputer

Seminar Nasional Inovasi Teknologi dan Ilmu Komputer (SNITIK) merupakan acara tahunan yang diadakan Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer. Acara ini merupakan bagian dari pelaksanaan Visi Fakultas. Pada tahun ini, SNITIK membawakan tema TECHONOPRENEUR: Bisnis Start up Digital, dimana tujuanya adalah untuk memperkenalkan teknologi kepada mahasiswa-mahasiswi dan perkembangan di dunia bisnis saat ini. Salah satu contoh techonopreneur yang saat ini sangat berkembang adalah techonopreneur di bidang informasi teknologi. Tanpa disadari informasi teknologi sudah mengubah sudah pola kehidupan klayak banyak misalnya dalam hal memesan tiket pesawat, pengecekan kesehatan, Dompet digital, pemesanan makanan, pengiriman barang dan sebagainya. Kebutuhan manusia tidak hanya dicover oleh informasi teknologi, tetapi kebutuhan manusia membutuhkan perkembangan teknologi yang lain, seperti teknologi pangan, industri, kimia dan sebagainya. Oleh karena perkembangan zaman dan kebutuhan manusia yang semakin tinggi, maka diharapkan SNITIK 2019 membuka wawasan dan mendorong peserta untuk terlibat berperan serta menjadi seorang Technoprenuer

Strategic approaches to learning: an examination of children's problem-solving in early childhood classes

This thesis shows how children’s learning is influenced and modified by the teaching environment. The metacognitive, self-regulatory learning behaviours of sixteen kindergarten students were examined in order to determine how students perceive learning, either by adopting deep approaches, where the focus is on understanding and meaning, or surface approaches, where the meeting of institutional demands frequently subjugate the former goals. The data have been analysed within a qualitative paradigm from a phenomenographic perspective. The study addresses three issues: the nature and frequency of the strategic learning behaviours displayed by the students; the contribution strategic behaviours make to the adoption of deep or surface learning approaches; and how metacognitive teaching environments influence higher-order thinking. Findings reveal that where teachers had metcognitive training, the frequency of strategy use increased irrespective of student performance. High achieving students used more strategic behaviours, used them with greater efficiency, and tended to display more of the characteristics of deep approach learners. This study suggests that many of the differential outcomes evident amongst students may be substantially reduced through early and consistent training within a teaching environment conductive to the development of metacognitive, self-regulatory behaviours and deep learning approache

Нечіткий класифікатор глибокого навчання

It is considered a classification problem solution based on analysys of represented review. It’s shown that the neural networks has important advantages beside other methods, such as: classification using the nearest neighbor method, support vector classification, classification using decision trees, etc. Amoun of artifisial neural networks exists futher networks have the simplest structure, but the precission of the solution can be increased with help of deep learning approache, which is supposed the use of additional neural network for the solution of pretraining tasks(deep believe networks). It’s proposed new tophology wich consist of: Takagi-Sugeno-Kang fuzzy classifier and Limited Boltzmann Machine neural network. Despite on this thopology was proposed early in this article it’s carried out enough researches that permited to specify the learning algorithm. An example of proposed algorithm implantation is representedВ даній роботі розглянуто рішення проблеми класифікаці. Показано, що нейронні мережі мають важливі переваги поряд з іншими методами, такими як: класифікація з використанням методу найближчого сусіда, класифікація за допомогою векторів підтримки, класифікація з використанням дерев рішень, тощо. Рішення може бути розширено за допомогою глибокого підходу до навчання, що передбачає використання додаткової нейронної мережі (глибокі мережі) для вирішення задачі попереднього навчання. Запропонована нова тофологія складається з: нечітких класифікаторів Такагі-Сугено-Канга і нейронної мережі обмеженої машини Больцмана. Незважаючи на те, що ця топологія була запропонована раніше, в цій статті було проведено достатньо досліджень, які дозволили створити алгоритм навчання. Наведено приклад використання запропонованого алгоритмуРассмотрено решение проблемы классификации на основе анализа представленного обзора. Показано, что нейронные сети обладают важными преимуществами по сравнению с другими методами, такими как: классификация с использованием метода ближайшего соседа, классификация векторов поддержки, классификация с использованием деревьев решений и т. д. Существует множество искусственных нейронных сетей, которые имеют простейшую структуру, но точность решения может быть увеличена с помощью подхода глубокого обучения, который предполагает использование дополнительной нейронной сети для решения задач предварительной подготовки (сети глубокого обучения). Предложена новая топология, которая состоит из: нечеткого классификатора Такаги–Сугено–Канга и нейронной сети ограниченной машины Больцмана. Несмотря на то, что эта топология была предложена в этой статье, было проведено достаточно исследований, которые позволили создать новый алгоритм обучения. Приведен пример использования предложенного алгоритм