Соединения обучающихся матриц
Интересные особенности проявляются в случае последовательного соединения обучающихся матриц. Это легко может быть получено при помощи промежуточных запоминающих устройств для использования системы значений, выходящих последовательно с первой обучаемой матрицы в качестве входной системы для второй матрицы.
Таким образом, например, слова могут быть распознаны по отдельным буквам, распознанным первой матрицей. Дальше это можно расширить до распознавания предложений за счет использования другого промежуточного контура. Эти методы схожи со способностью живых организмов к восстановлению искаженных слов, например, неправильно произнесенных.
Применение обучающихся матриц
Вероятно, обучающиеся матрицы найдут на практике широкое применение, объем которого нельзя еще представить. Можно предположить, что в недалеком будущем они будут использоваться:
- Для автоматического распознавания образов. До сих пор необходимо было знать заранее типы образов, подлежащих распознаванию, для того, чтобы создать связующие и логические цепи. Обучаемая матрица легко может быть перестроена с распознавания машинописи и латинским шрифтом на распознавание специальных видов печати, греческих букв, славянского алфавита и т. п. Естественно, в данном случае нет необходимости в использовании полной информации, а скорее используются формальные, топологические признаки, и т. д. Даже проблема распознавания рукописных материалов может быть решена при помощи обучающихся матриц и исследовании особенностей отдельных почерков.
- Для автоматического распознавания речи. Эта проблема сходна с проблемой распознавания написанных от руки текстов. Обучение здесь также позволит преодолеть большие индивидуальные различия в произношении.
- При машинном переводе, позволяя регулировать словарный запас применительно к определенному тексту.
- При подборе информации. В этом случае выявлены совершенно новые обстоятельства, обусловленные тем, что максимально правдоподобное решение основывается на самой информации и совершенно не нужна адресная система. Таким образом, литература может быть подобрана при помощи простого вызова ключевым словом.
- Для непрерывных сигналов при химических анализах инфракрасных спектрограмм, когда вместо детектора максимума выходные сигналы горизонтальных шин показывают процентное соотношение различных составляющих.
Кроме того, обучаемые матрицы могут быть использованы для отдельных операций автоматического управления, управления движением транспорта, предсказанием погоды, медицинской диагностики и т. д.
© digitrode.ru