рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Возникновение ложного образа. Выработка прототипа

Возникновение ложного образа. Выработка прототипа - раздел Информатика, Сравнительный анализ нейросетевых реализаций алгоритмов распознавания образов Возникновение Ложного Образа. Выработка Прототипа. Устойчивыми Состояниями Се...

Возникновение ложного образа. Выработка прототипа. Устойчивыми состояниями сети Хопфилда могут быть также образы, не записанные ее память - ложные образы. На Рис. 5. Приложение 1. показан пример устойчивого ложного образа (d), возникающий при распознавании стимулов сетью, в матрице связей которой записаны образы a, b, c. При увеличении числа образов, записываемых в память системы, отвечающие им минимумы энергии могут сливаться.

На рис. 6. Приложение 1. показана группа образов (получающихся при небольших искажениях), записанные в память сети - a, b, c. При предъявлении сети этих образов для распознавания, сеть приходит к состоянию, соответствующего выработанному прототипу - d. Модель демонстрирует процедуру разобучения, предназначенную для устранения из памяти ложных образов.

Разобучение состоит в предъявлении сети образа, к которому релаксировал стимул. При этом из матрицы связи вычитается тот член, который при обучении бы прибавлялся. В применении к случаю прототипа с тремя записанными в памяти образами (см. Рис. 6. Приложение 1.), разобучение приводит к исчезновению прототипа и к появлению вместо одной потенциальной ямы, соответствующей прототипу, трех потенциальных ям, соответствующих каждому образу, записанному в памяти сети. 3.6 Бистабильность восприятия.

Эксперименты с моделью сети Хопфилда показали (см. Рис. 7. Приложение 1.), что средние стимулы последовательности могут восприниматься либо как искаженный левый, либо как искаженный правый образы, т. е. имеет место бистабильность восприятия. Смена устойчивого состояния происходит после предъявления четвертой картинки.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Сравнительный анализ нейросетевых реализаций алгоритмов распознавания образов

Литература. Приложение 1. Приложение 2. Введение. Основным назначением системы распознавания образов является отыскание решения о принадлежности … В условиях, когда мы обладаем лишь немногочисленными априорными сведениями о… В данной работе рассматриваются два из них, которые имеют соответствующие нейросетевые реализации. Первый из них -…

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Возникновение ложного образа. Выработка прототипа

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Однослойные сети. Персептрон
Однослойные сети. Персептрон. В соответствии с [3] персептрон представляет собой модель обучаемой распознающей системы. Он содержит матрицу светочувствительных элементов (S-элементы), ассоци

Описание программных моделей и алгоритмов их обучения
Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. В работе моделируется персептрон с последовательными связями, который представляет собой передающую сеть состоящую из генераторов сигнала трех

Проблема функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ
Проблема функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ. Как было сказано, один из самых пессимистических результатов Минского показывает, что однослойный персептрон не может воспроизвести такую простую функцию как ИСКЛЮ

Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети
Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети. Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронных сетей производились на соответствующих моделях. Резу

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги