Логические нейронные сети


Пространство признаков


Выше неявно проявилась лишь следующая модель. Образ буквы, например а, налагается на входной слой нейросети - рецепторы. Конфигурация возбужденных рецепторов, порождая прохождение возбуждения через внутренние слои нейросети (образуя путь возбуждения), определяла возбуждение (если не гасло по пути) одного из нейронов выходного слоя, говорящего "это буква а". Интуитивно ясно, что устойчивость такой схемы по отношению к огромному множеству конфигураций возбуждений рецепторов, соответствующих одной только букве а, вряд ли высока. Вглядываясь в себя, мы видим, что такое непосредственное распознавание осуществляется далеко не всегда, особенно на этапе получения школьного образования, ибо наше образование получается на основе признаков и определений (правил вывода).

Как мы характеризуем строчную букву а? Это кружочек, справа примыкает палочка с хвостиком вправо.

А прописная А? Две палочки с перекладинкой. Но ведь буква Н тоже соответствует этому определению. Тогда мы добавляем: две палочки, соединенные вверху. (Кстати, соединение вверху может быть в результате небрежности лишь обозначено. Тогда о намеке на него мы можем судить по наклону палочек. Дальнейшая небрежность может привести к неразличимости букв А и Н.)

Значит, существует ряд признаков, лежащих в основе определений. И мы на интуитивном уровне понимаем, что такой способ распознавания гораздо более устойчив к искажениям и особенностям почерка, однозначен и надежен. Ведь при изображении буквы А можно допустить не только небрежность в верхнем соединении палочек, но и значительную разницу в общем наклоне буквы, в длинах боковых палочек, в месте расположения перекладины, в ее наклоне и длине и т.д. Искажение может привести к сомнениям лишь при крайней похожести на цифру 4, на телеграфный столб или на греческую ?. Но даже в этом случае окончательный вывод может быть сделан на основе контекста, т.е. по использованию дополнительных признаков "по умолчанию".

Значит, в нашем случае необходимо ввести такие признаки, как наличие кружка, палочек, хвостиков, их взаимного расположения и т.д. То есть необходимо построить пространство признаков , преобразовать наши входные изображения в это пространство, и тогда появится возможность получения более определенного и устойчивого к искажениям заключения.

Перевод входного изображения в пространство признаков значительно расширяет возможности "разглядывания" - масштабирования, размещения, поиска угла наклона и т.д., т.е. позволяет с более высокой достоверностью производить распознавание.

Например, изображение танка может в разных ракурсах ложиться на входной слой рецепторов. Конечно, можно запомнить, что "и это - танк", "и это - тоже танк" и т.д. Но если ввести хотя бы такое определение, достаточное для соседки - тети Маши, как "массивный корпус на гусеничном ходу (тоже нуждается в определении!), а сверху башня с дулом пушки, и все такое зелененькое", то это научит хотя бы принимать меры предосторожности.

<


Начало  Назад  



Книжный магазин