// sieci neuronowe

Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe

Temat bliski mojemu sercu od czasów studiów — i wciąż aktualny, choć skala się zmieniła.

Politechnika Gdańska

Praca magisterska: Kompresja obrazu siecią neuronową

"Badanie jakości metody kompresji obrazu za pomocą sieci neuronowej ze wstępnym przybliżeniem transformatą Karhunena–Loève" — 5500 linii kodu w Delphi 6.0. Porównanie KLT + NN dla różnych obrazów wzorcowych.

Delphi 6.0KLTNeural Net5500 linii
Aktualnie, 2026

AI_CORE_INTEGRATOR v2.10

Od kompresji obrazu do predykcji cen — ta sama idea, inne dane. MLP z mini-batch RPROP w MQL4, bez zewnętrznych bibliotek. Wielohoryzonowe predykcje, persystencja wag, nieblokująca maszyna stanów OnTimer. Sieć neuronowa żyje wewnątrz MT4.

MQL4RPROPMLPOnTimer
"Myśleć, myśleć, myśleć... to przecież nie boli, bo gdy przestaniemy, to komputer nas zastąpi."— a jednak sami budujemy sobie następcę

Materiały do pobrania

Pełna praca magisterska i materiały źródłowe. Politechnika Gdańska, Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, promotor dr hab. inż. Roman Rykaczewski.

📄 Praca magisterska (PDF) Badanie jakości metody kompresji obrazów nieruchomych za pomocą sieci neuronowej ze wstępnym przybliżeniem transformatą Karhunena–Loève. 115 stron. 3,9 MB 📊 Prezentacja obrony (PPTX) Skrót pracy w formie prezentacji PowerPoint. 1,0 MB 💾 Kod źródłowy (ZIP, Delphi) Pełne źródła programu narzędziowego — 40 plików .pas i .dfm, ok. 5500 linii kodu w Delphi 6.0. 66 KB 🖼️ Obrazy wzorcowe (ZIP, PNG) 11 obrazów testowych użytych w badaniu — w tym klasyczna „Lena", goryl, lama, żyrafa i inne standardy branżowe. 389 KB

Skompilowany program (.exe) celowo nie jest tu udostępniony — to niepodpisany plik wykonywalny sprzed dwudziestu lat, którego przeglądarki i tak by zablokowały. Kod źródłowy powyżej jest pełny i można go samodzielnie skompilować w Delphi.