Cтраница 2
При обучении распознаванию образов известны некоторые т изображений и их принадлежность образу. Проблема распознавания образов состоит в том, чтобы по тренировочной последовательности построить алгоритм, определяющий значение у для любого набора из области определения функции. [16]
Распознающая система на основании данных о процессе и внешних воздействий на этот процесс оценивает производственную ситуацию и выдает команды на управление процессом. С проблемой распознавания образов тесно связана проблема создания обучающихся автоматов, которые должны уметь оценивать сложившуюся ситуацию и на основании этого принимать наилучшее решение. Поэтому большая часть задач по обучению автоматов может быть сведена к задачам обучения распознавания образов. [17]
Есть много действительно серьезных, по-настоящему захватывающих проблем, над которыми работают сейчас тысячи ученых. Это - и проблема распознавания образа, и обработка информации, лингвистические проблемы и многие другие. [18]
Эффективность решения задачи распознавания в конечном счете определяется тем, насколько эффективно организовано обучение распознающего устройства процедуре классификации. Поэтому основное внимание в проблеме распознавания образов уделяется задаче обучения распознаванию. [19]
Кажется логичным изучение архитектур, соответствующих нашему пониманию организации и функций мозга. Человеческий мозг представляет существующее доказательство того факта, что решение проблемы распознавания образов возможно. Кажется разумным эмулировать работу мозга, если мы хотим повторить его работу. Однако контраргументом является история полетов; человек не смог оторваться от земли до тех пор, пока не перестал имитировать движения крыльев и полет птиц. [20]
Использование топографических принципов позволяет создать самую быстродействующую и самую емкую машинную память. Голограммная память разыскивает нужную информацию по законам ассоциации, что свойственно человеческой памяти. Голография может решить проблему распознавания образов, над которой много лет бьются кибернетики. Если голограмме предъявить группу предметов, она мгновенно ответит ( путем отождествления) на те из них, изображения которых она хранит. Причем, чем сложнее предмет, тем надежнее голограмма узнает его. [21]
В четвертой главе излагаются основы теории дискретных самоорганизующихся систем. Определяется количественная мера самоорганизации и самообучения, исследуется поведение случайных автоматов и автоматов, работающих в условиях случайных внешних воздействий. Особое место уделяется проблеме распознавания образов и теории одного класса устройств ( так называемых а-персептронов), предназначенных для решения этой проблемы. Рассматриваются некоторые вопросы моделирования условных рефлексов, а также процессов обучения распознаванию смысла и выработки новых понятий. [22]
На рис. 12.11 представлен пример, в котором в качестве образа выбрана заглавная буква А. Нетрудно видеть, что при сохранении соответствующей емкости памяти уже после нескольких релаксационных шагов из сильно искаженных шумами букв возникает четкий образ, изначально записанный в памяти. Именно в этом и заключается взаимосвязь между ассоциативной памятью изложенного выше типа и проблемой распознавания образа. В настоящее время не существует точных представлений относительно того, каким образом можно было бы обобщить и расширить изложенную выше модель ассоциативной памяти на основе спиновых стекол, чтобы она была применима и к сложной проблеме распознования повернутых или сдвинутых образов. Как показывает пример изображения на рис. 12.11, буква А, перевернутая вверх тормашками, не была бы распознана, так как даже смещение неискаженного образа на несколько узлов решетки ( растра) превращает его распознавание в проблему, решение которой выходит за рамки ассоциативных возможностей модели Хопфидда. Будущее покажет, удастся ли решить и этот класс проблем с помощью ассоциативных запоминающих устройств. [23]
Сложность экологических проблем требует обработки больших массивов данных. Необходимы исследования, направленные на облегчение интерпретации и разумного применения накопленной информации. Существенную помощь в этом могут оказать работы в области искусственного интеллекта, связанные с проблемой распознавания образов. Новейшие достижения микропроцессорной и микрокомпьютерной техники начинают использоваться при конструировании разумных измерительных приборов. Необходимо обратить внимание на организацию, накопление и сбор данных об окружающей среде. [24]
Как видим, понятие симметрии приобретает поистине глобальный смысл. Впрочем, можно пойти еще дальше и обратить внимание на то, что, по большому счету, мы имеем дело с симметрией всякий раз, когда решаем проблему распознавания образов, проблему диагностики. [25]
Распознавание образов является одной из форм обработки информации, поступающей от системы или объекта. Классы характеризуются тем, что принадлежащие им объекты обладают некоторой общностью ( сходством), например характеризуются одинаковой структурой функционального оператора. То общее, что объединяет объекты в класс, принято называть образом. К задаче построения математического описания объекта или системы с точки зрения проблемы распознавания образов можно подходить двояко. Один из подходов заключается в том, что в качестве образа, который необходимо опознать, выступает сам функциональный оператор ФХС. С другой стороны, вместо функционального оператора Ф строится кибернетическое распознающее устройство, которое прогнозирует поведение системы так же, как это делал бы соответствующий функциональный оператор. [26]
Из сказанного выше очевидно, что существует множество алгоритмов выделения признаков в процессе предварительной обработки информации; их число непрерывно и быстро растет, поскольку выбор способов решения конкретной задачи в большой степени обусловлен характером самой задачи. Успех всего исследования по проблеме распознавания образов определяется тем, насколько удачно выполнен этап выделения признаков. Общее признание получила точка зрения, согласно которой новых крупных достижений в этой области следует ожидать как раз на стадии выделения признаков при предварительной обработке информации. [27]
Я лично считаю, что такая трактовка дает современному специалисту по кибернетике ключ к более глубокому исследованию проблемы памяти, которая рассматривается в этой книге в другом разделе. Далее, хотя Лейбницу не удалось создать релятивистскую логику, его философские взгляды на проблему восприятия ( являющуюся одним из важнейших вопросов кибернетики) примерно на три столетия опередили его эпоху. Ведь только с появлением работ Уайтхеда ( Whitehead) в нашем веке был обоснован взгляд, что некоторый объект, не обладающий сам по себе сознанием, в состоянии реагировать в определенном смысле на связанные с ним события. Наконец, особенно характерно то, что в своих исследованиях всех этих связей Лейбниц стоял на принципиальных позициях теории исследования операций. Он гораздо меньше интересовался причинно-следственным истолкованием связей, чем динамическим, и считал, что часть является выражением целого, а не просто содержится в нем. Такой подход хорошо согласуется с гештальт-проблемами в современной психологии, с подходом к решению всех задач промышленной кибернетики с позиций органического единства, а также с современными кибернетическими исследованиями проблемы распознавания образов. [28]