Методы распознавания преобразований: аналитически дескриптивный, обобщение по смежности
Аналитически дескриптивный метод
Аналитически дескриптивный метод состоит в сведении картины возбуждения или конфигурации к простому каноническому описанию, которое инвариантно относительно преобразований. Это описание можно затем сравнить с хранящимся в памяти набором эталонных описаний и таким образом определить, какое из них наиболее соответствует данному возбудителю.
Вообще говоря, эти системы не связаны с неврологическими и не являются самоорганизующимися. Обычной целью в них является нахождение некоторого метода анализа, с помощью которого могут быть описаны фигуры и который может быть запрограммирован и использован либо в цифровой вычислительной машине, либо в некотором специализированном устройстве.
Возможно, что исключением из этого положения является система, предложенная Оливером Селфриджем, в которой заданный словарь элементарных аналитических операций и функции экспериментально перестраиваются и оптимизируются на основании опыта так, чтобы получить желаемую функцию распознавания, применимую к более или менее произвольной области форм. Следует также упомянуть «фазовые последовательности» Хебба, как пример неврологической концепции, которая, по-видимому, наиболее эффективна в этом классе.
Однако большинство таких систем, очевидно, является специализированными устройствами, которым не присуща ни простота организации, ни всеобщность. Тем не менее, в настоящее время только эти системы легко могут справляться с распознаванием некоторых топологических преобразований. Представляется абсолютно правдоподобным, что в системе, более совершенной, чем простые персептроны, можно было бы начать использовать такую методику.
Метод обобщения по смежности
Речь идет о методе, который раньше применялся в персептронах. В своей простейшей форме этот метод основан на том, что незначительное перемещение или изменение образа, при котором большинство воспринимающих точек остается то же, что и у исходного образа, вызовет ту же реакцию, что и исходный образ, вероятно, скорее, чем другую возможную реакцию, связанную с образом, с которым он имеет мало общих точек. Одна и та же реакция может быть обобщена на класс форм, многие представители которого в действительности полностью отличаются друг от друга на сетчатке.
Однако для того, чтобы получить этот эффект, необходимо, чтобы каждая картина возбуждения содержала часть точек сетчатки, соответствующих по крайней мере одному возбудителю, с которым ранее ассоциировалась реакция. Так, если мы хотим, чтобы реакция, получающаяся для фигуры слева, была обобщена на изображение справа, то необходимо, чтобы персептрон видел букву «V» в большом числе промежуточных положений так, чтобы образовать цепь или «последовательность смежности», соединяющую исходную фигуру с новой. Если это сделано и если параметрическое задание системы правильно, то можно показать, что персептрон будет самопроизвольно стремиться обобщать реакцию, первоначально связанную с буквой «V»слева так, что она, в конце концов, будет соответствовать и фигуре справа.
© digitrode.ru