Гипотеза компактности - раздел Компьютеры, Искусственный интеллект Если Предположить, Что В Процессе Обучения Пространство Признаков Формируется...
Если предположить, что в процессе обучения пространство признаков формируется исходя из задуманной классификации, то тогда можно надеяться, что задание пространства признаков само по себе задает свойство, под действием которого образы в этом пространстве легко разделяются. Именно эти надежды по мере развития работ в области распознавания образов стимулировали появление гипотезы компактности, которая гласит: образам соответствуют компактные множества в пространстве признаков. Под компактным множеством пока будем понимать некие "сгустки" точек в пространстве изображений, предполагая, что между этими сгустками существуют разделяющие их разряжения.
Однако эту гипотезу не всегда удавалось подтвердить экспериментально, но, что самое главное, те задачи, в рамках которых гипотеза компактности хорошо выполнялась (Рис. 2а), все без исключения находили простое решение. И наоборот, те задачи, для которых гипотеза не подтверждалась (Рис. 2б), либо совсем не решались, либо решались с большим трудом с привлечением дополнительных ухищрений. Этот факт заставил по меньшей мере усомниться в справедливости гипотезы компактности, так как для опровержения любой гипотезы достаточно одного отрицающего ее примера. Вместе с этим, выполнение гипотезы всюду там, где удавалось хорошо решить задачу обучения распознаванию образов, сохраняло к этой гипотезе интерес. Сама гипотеза компактности превратилась в признак возможности удовлетворительного решения задач распознавания.
Формулировка гипотезы компактности подводит вплотную к понятию абстрактного образа. Если координаты пространства выбирать случайно, то и изображения в нем будут распределены случайно. Они будут в некоторых частях пространства располагаться более плотно, чем в других. Назовем некоторое случайно выбранное пространство абстрактным изображением. В этом абстрактном пространстве почти наверняка будут существовать компактные множества точек. Поэтому в соответствии с гипотезой компактности множества объектов, которым в абстрактном пространстве соответствуют компактные множества точек, разумно назвать абстрактными образами данного пространства.
На сайте allrefs.net читайте: "Цель преподавания дисциплины искусственный интеллект"
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Гипотеза компактности
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Цель преподавания дисциплины
В современном мире прогресс производительности программиста практически достигается только в тех случаях, когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры. Одним из способов достигнут
Терминология
Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intell
История развития систем ИИ.
Исторически сложились три основных направления в моделировании ИИ.
В рамках первого подхода объектом исследований являются структура и механизмы работы мозга человека, а конечная цель закл
Искусственный нейрон
Искусственный нейрон имитирует в первом приближении свойства биологического нейрона. На вход искусственного нейрона поступает некоторое множество сигналов, каждый из которых является выходом другог
Активационные функции
Сигнал NET далее, как правило, преобразуется активационной функцией F и дает выходной нейронный сигнал OUT. Активационная функция может быть обычной линейной функцией
OUT =K(
Формальные модели представления знаний.
Система ИИ в определенном смысле моделирует интеллектуальную деятельность человека и, в частности, - логику его рассуждений. В грубо упрощенной форме наши логические построения при этом сводятся к
Приобретение знаний.
После идентификации проблемной области очерчивается круг знаний которые должны быть переданы ИИС.
Ввод в базу знаний объективизированных знаний не представляет особой проблемы, выявление и
Подготовительный этап
1. Четкое определение задач проектируемой системы (сужение поля знаний): определение, что на входе и выходе; определение режима работ, консультации, обучение и др.
2. Выбор экспертов: опре
Основной этап
1. "Накачка" поля знаний: а) в зависимости от предметной области выбор способа интервьюирования; б) протоколирование мыслей вслух или запись на магнитофон рассуждении эксперта (аналитик п
Слепой перебор.
Двумя основными разновидностями слепого перебора являются алгоритмы перебора вширь и перебора вглубь.
В алгоритме перебора вширь вершины раскрываются в том порядке, в котором они строятся.
Эвристический (упорядоченный) поиск
Идея, лежащая в основе большинства эвристических алгоритмов, состоит в том, чтобы оценивать (с помощью численных оценок) перспективность нераскрытых вершин пространства состояний (с точки зрения до
Деревья игры. Поиск выигрышной стратегии
Будем рассматривать класс игр двух лиц с полной информацией. В таких играх участвуют два игрока, которые поочередно делают свои ходы. В любой момент игры каждому игроку изве
Минимаксная процедура
С целью поиска достаточно хорошего первого хода просматривается обычно часть игрового дерева, построенного от заданной конфигурации. Для этого применяется один из переборных алгоритмов (в глубину,
Альфа-бета процедура
Минимаксная процедура организована таким образом, что процесс построения частичного дерева игры отделен от процесса оценивания вершин. Такое разделение приводит к тому, что в целом минимаксная проц
Тимофей Струнков
В этой статье мы продолжим тему имитации биологических процессов и познакомим
Эволюционная теория
Как известно, эволюционная теория утверждает, что жизнь на нашей планете возникла вначале лишь в простейших ее формах — в виде одноклеточных организмов. Эти формы постепенно усложнялись, присп
Естественный отбор и генетическое наследование
Ключевую роль в эволюционной теории играет естественный отбор. Его суть состоит в том, что наиболее приспособленные особи лучше выживают и приносят больше потомства, чем менее приспособленные.
Задачи оптимизации
Как уже было отмечено выше, эволюция — это процесс постоянной оптимизации биологических видов. Теперь мы в состоянии понять, как происходит этот процесс. Естественный отбор гарантирует, что на
Работа генетического алгоритма
Представим себе искусственный мир, населенный множеством существ (особей), причем каждое существо — это некоторое решение нашей задачи. Будем считать особь тем более приспособленной, чем лучше
Применение генетических алгоритмов
Чтобы использовать генетический алгоритм для решения практических задач, необходимо рассматривать более сложные варианты введенных выше понятий. Поясним это на примере задачи коммивояжера для
Понятие образа
Образ, класс — классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по некоторому признаку.
Образное восприятие мира — одно из зага
Геометрический и структурный подходы.
Каждый раз, когда сталкиваются с незнакомыми задачами, появляется естественное желание представить их в виде некоторой легко понимаемой модели, которая позволяла бы осмыслить задачу в таких термина
Обучение и самообучение. Адаптация и обучение
Все картинки, представленные на Рис. 1, характеризуют задачу обучения. В каждой из этих задач задается несколько примеров (обучающая последовательность) правильно решенных задач. Если бы удалось по
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов