Перцептрона
Cтраница 2
Но если задача разрешима, то после достаточно долгого обучения перцептрон научится ее решать. Это утверждение является доказанной теоремой. [16]
На основе ЭУР ими были созданы самонастраивающиеся кибернетические устройства типа Перцептрон, в которых ЭУР использовались в качестве запоминающих и регулирующих элементов. [17]
Процессы обучения могут быть, естественно, использованы не только в перцептронах. Известны примеры использования1 обучающихся устройств опознания образов в системах автоматического управления. [18]
Процессы обучения могут быть, естественно, использованы не только в перцептронах. Известны примеры использования обучающихся устройств опознания образов в системах автоматического управления. [19]
В работах [58, 61] показано, что для минимизации ошибки распознавания необходимо максимизировать вероятность образования оптимальной структуры 5 перцептрона. [20]
Биаксы были использованы в адаптивной системе, разработанной в Аэронавигационном отделе компании Форд Мотор, а также в перцептроне Mark II. [21]
Алгоритмы распознавания для прогнозирования катализаторов могут строиться на различных принципах, среди которых в гетерогенном катализе хорошо зарекомендовали себя принципы потенциальных функций и перцептрона. [22]
Проведенные опыты дали обнадеживающие результаты: при малом числе отборов ( всего 23) и малом числе показов ( 10 показов) при проведении экзамена перцептрон безошибочно распознавал предъявленные ему новые образы. [23]
Первые перцептроны были способны распознавать некоторые буквы латинского алфавита. Впоследствии модель перцептрона была значительно усовершенствована, а наиболее удачным ее применением стали задачи автоматической классификации. [24]
Перцептроны могут опознавать различные вещи, процессы, явления. Для перцептрона, считывающего условие задачи для ввода в управляющее или вычислительное утройство, объектами опознания будут буквы и цифры текста, а для перцептрона, вводящего в машину голосовые команды, объектами будут звуки - речи, из которых состоят слова. [25]
Между перцептронными алгоритмами и алгоритмами, основанными на переборе различных конъюнкций исходного описания, имеется аналогия. Во-первых, в перцептроне каждый Л - элемент фактически реализует некоторую логическую функцию от признаков, которые связаны с этим Л - элементом. Во-вторых, и тот и другой алгоритм являются иерархическими алгоритмами распознавания, поскольку и в том и в другом четко различаются два уровня распознавания: на нижнем, первом уровне формируются обобщенные признаки, для перцептронного подхода - это выходы Л - элементов, для процедуры перебора - значения конъюнкций; на верхнем уровне принимается решение на базе этих обобщенных признаков путем суммирования или голосования. Причем на основе многих элементарных решений первого уровня организуется взвешивание и голосование за различные образы. Образ, набравший большинство голосов ( с учетом их веса), и является результирующим решением. Предложен синтез и обучение иерархическому использованию алгоритмов с учетом специфики решаемой задачи. Решающее правило должно быть адекватно решаемой задаче распознавания. Из приведенного здесь обзора методов ясно, что выбор такого решающего правила чрезвычайно затруднен ввиду большого многообразия алгоритмов и правил распознавания, разработанных к настоящему времени. Проверка условий применимости не всегда возможна и обычно связана с большими вычислительными затратами. Поэтому объединение различных решающих правил в коллектив позволяет наилучшим образом использовать особенности этих алгоритмов и решающих правил. [26]
 |
Результаты экспериментов по обучению обычного перцеп-трона ( алгоритм I и перцептрона с адаптивной структурой ( алгоритм II. [27] |
Число - элементов m в перцептроне было принято равным 100 и 25, каждый А - элемент имел два входа для тормозящих и три - для возбуждающих связей с сетчаткой ( 32), порог в каждого А - элемента был принят равным единице. [28]
В зависимости от назначения опознающего устройства может осуществляться либо индикация опознанного образа, либо приведение в действие соответствующего исполнительного устройства. Поэтому часто опознающие системы называют перцептронами. [29]
В зависимости от назначения опознающего устройства может осуществляться либо индикация опознанного образа, либо приведение в действие соответствующего исполнительного устройства. Поэтому часто опознающие системы называют перцептронами. [30]
Страницы: 1 2 3 4