Обучение - машина
Cтраница 2
Основные результаты работы опубликованы в ст. Обучение машин распознаванию образов методом обобщенных потретов. [16]
В аспекте этого второго направления задача обучения машины распознаванию образов понимается как задача имитации одной машиной классификации ситуаций, производимых другой машиной. В проблему создания обучаемых машин включен ряд новых задач: обучение изменяющемуся во времени преобразованию входных ситуаций в выходные, накопление опыта управления. [17]
В реферате доклада приводятся основные результаты теории обучения машин распознаванию образов методом обобщенных портретов: теоремы существования, единственности обобщенного портрета, алгоритм его вычисления. Даются оценки длины обучающей последовательности. [18]
 |
Обучение распознава - Ся Разделяющая. [19] |
Воспользовавшись понятием пространства рецепторов, задачу об обучении машины распознаванию зрит, образов можно сформулировать так. В процессе обучения появляются точки пространства рецепторов. Известно, к какому образу принадлежит каждая точка, и то, что каждому образу соответствует компактная область. Нужен алгоритм, к-рый по относительно небольшому числу точек приводил бы к достаточно точному разделению областей. Оказывается, что предположения о компактности достаточно для построения такого алгоритма, причем может быть построено много различных алгоритмов разделения областей. [20]
Второй этап процесса формирования языка состоит в обучении машины конструированию описаний изображений из полученного набора слов. [21]
 |
Обучение распознана - ся разделяющая. [22] |
Воспользовавшись понятием пространства рецепторов, задачу об обучении машины распознаванию зрит, образов можно сформулировать так. В процессе обучения появляются точки пространства рецепторов. Известно, к какому образу принадлежит каждая точка, и то, что каждому образу соответствует компактная область. Нужен алгоритм, к-рый по относительно небольшому числу точек приводил бы к достаточно точному разделению областей. Оказывается, что предположения о компактности достаточно для построения такого алгоритма, причем может быть построено много различных алгоритмов разделения областей. [23]
Другим подходом к автоматическому распознаванию образов является метод обучения машин. В статьях [123, 128] описаны примеры применения этого метода в химии. [24]
Другой пример удивительной эффективности простейших методов механического заучивания для обучения машины решению сложных задач управления может быть заимствован из работы, проделанной Р. А. Чемберсом и мною. Эта задача, сходная с другими, часто встречающимися в адаптивных системах управления задачами, имеет, в сущности, ту же самую формальную структуру, что и задача обучения игре против природы. Стратегия противника определяется вероятностными законами, которые характеризуют реакцию неустойчивой системы на сигналы управления. Сигналы управления тем самым можно рассматривать как ходы, делаемые человеком, а сигналы, описывающие состояния объекта, соответствуют позиции в игре. [25]
Перейдем теперь к описанию процедуры, посредством которой производится обучение машины Больцмана. [26]
Наконец, эта серия экспериментов подтвердила работоспособность предложенной схемы обучения машины даже в том случае, когда все блоки схемы реализуются наиболее грубыми из оппсанньгх в данной главе алгоритмов. Третья серия экспериментов отличалась от предыдущих серий тем, что в качестве исходного материала в ней использовались не контурные, а сплошные изображения: вместо изображений цифр, анализируемых в первой и второй сериях экспериментов, в третьей серии обрабатывались изображения рукописных картографических знаков аэродрома и отдельного дерева. [27]
В конце 50 - х годов были начаты работы по обучению машин распознаванию ситуаций. [28]
Замена такой модели действиями человека позволяет и здесь производить как бы обучение машины человеком. Это совершенно аналогично той картине процесса обучения, которая была описана выше в связи с самонастройкой параметров, но здесь имеет место, образно говоря, более высокий уровень обучения. [29]
Фактически оба этапа совмещались, и вся процедура аранжировки признаков и обучения машины сводилась к следующему. [30]
Страницы: 1 2 3 4