- •Історія нейронних мереж.
- •Аналогія штучних нейронних мереж з мозком людини.
- •Біологічний нейрон.
- •Базовий штучний нейрон.
- •Модель штучного нейрона як «елемента обробки».
- •Штучні нейронні мережі та задачі, які вони виконують.
- •Навчання штучної нейронної мережі. Контрольоване навчання.
- •Контрольоване навчання
- •Неконтрольоване навчання
- •Оцінка ефективності та правила навчання нейромережі. Правила Хеба та Хопфілда Оцінки навчання
- •Навчання штучної нейронної мережі. Неконтрольоване навчання.
- •Правила навчання
- •Правила навчання нейромережі. Правило «дельта», градієнтного спуску та навчання методом змагання.
- •Обґрунтованість застосування нейронних мереж. Проблеми розв’язуванні в контексті нейромоделювання.
- •Машина фон Неймана у порівнянні з біологічною нейронною системою.
- •Розширена модель штучного нейрону.
- •Компоненти штучного нейрону. Вагові коефіцієнти та функція суматора. Компоненти штучного нейрона
- •Компоненти штучного нейрону. Передатна функція. Компоненти штучного нейрона
- •Компоненти штучного нейрону. Масштабування та вихідна функція. Компоненти штучного нейрона
- •Компоненти штучного нейрону. Функція похибки та поширюваного назад значення, функція навчання. Компоненти штучного нейрона
- •Перцептрон Розенбалата. Перцептрон Розенбалата
- •Алгоритм навчання одношарового перцептрону. Алгоритм навчання одношарового перцептрона
- •Особливості перцептрону, недоліка та переваги. Модифікації перцептрону.
- •Нейромережа зворотного поширення похибки(Back Propagation)
- •Правила до вибору архітектури мережі зворотного поширення похибки (Back Propagation).
- •Алгоритм навчання мережі зворотного поширення похибки (Back Propagation). Алгоритм навчання мережі
- •Нейромережа Delta bar Delta. Недоліки та переваги
- •Нейромережа Extended Delta bar Delta.
- •Мережа скерованого випадкового пошуку (Directed Random Search).Основні компоненти, переваги та недоліки.
- •Нейромережа вищого порядку або функціонально - пов’язана нейронна мережа. Нейронна мережа вищого порядку або функціонально-пов'язана нейронна мережа
- •Мережа Кохонена. Недоліки, переваги та модифікації мережі. Мережа Кохонена
- •Алгоритм функціонування мережі Кохонена. Алгоритм функціонування мережі Кохонена:
- •Мережа квантування навчального вектора (Learning Vector Quantization).Недоліки та переваги. Квантування навчального вектора (Learning vectorquantization)
- •Мережа зустрічного поширення (сounterрropagation). Мережа зустрічного поширення (counterрropagation)
- •Навчання та функціонування мережі зустрічного поширення (сounterрropagation). Навчання мережі
- •Функціонування мережі
- •Імовірнісна нейронна мережа. Імовірнісна нейронна мережа
- •Мережа Хопфілда. Мережа Хопфілда
- •Алгоритм функціонування мережі Хопфілда. Алгоритм функціонування мережі
- •Машина Больцмана (Boltzmann mashine). Машина Больцмана
- •Алгоритм функціонування мережі Больцмана. Алгоритм функціонування мережі
- •Мережа Хемінга. Мережа Хемінга
- •Алгоритм функціонування мережі Хемінга. Алгоритм функціонування мережі Хемінга
- •Мережа двоскерованої асоціативної пам’яті. Недоліки, переваги та модифікації Двоскерована асоціативна пам'ять
- •Мережа адаптивної резонансної теорії. Мережа адаптивної резонансної теорії
- •Алгоритм функціонування мережі адаптивної резонансної теорії. Алгоритм функціонування мережі
- •Базові концепції моделі "Функціонал на множині табличних функцій" (фтф).
- •Навчання та функціонування моделі "Функціонал на множині табличних функцій" (фтф).
- •Алгоритм для режиму навчання моделі "Функціонал на множині табличних функцій"(фтф).
- •Алгоритм для режиму функціонування моделі "Функціонал на множині табличних функцій" (фтф).
- •Особливості формування передатних функцій в моделі "Функціонал на множині табличних функцій" (фтф).
- •Представлення задач. Логічні моделі
- •Представлення задач. Мережеві моделі
- •Представлення задач. Продукційні моделі
- •Представлення задач. Сценарії
- •Методи вирішення задач. Рішення задач методом пошуку в просторі станів.
- •Методи вирішення задач. Рішення задач методом редукції.
- •Методи вирішення задач. Рішення задач дедуктивного вибору.
- •Методи вирішення задач. Рішення задач, що використовують немонотонні логіки, імовірнісні логіки.
- •Класифікація рівнів розуміння виконавчих систем.
- •Данные и знания. Основные определения.
- •Особливості знань. Перехід від бази даних до бази знань. Особенности знаний. Переход от Базы Данных к Базе Знаний.
- •Неформальні (семантичні) моделі представлення знань. Модели представления знаний. Неформальные (семантические) модели.
- •Формальні моделі представлення знань. Формальные модели представления знаний.
- •Комплексна схема нечіткого планування задач.
- •Особливості планування цілеспрямованих дій.
- •Оцінки складності завдання планування.
- •Призначення експертних систем.
- •Структура експертних систем.
- •Етапи розробки експертних систем.
- •Представлення знань в експертних системах.
- •Методи пошуку рішень в експертних системах.
- •Підготовчий етап роботи зі знанням.
- •Основний етап роботи зі знанням.
- •Системи придбання знань від експертів.
- •Передумови виникнення систем розуміння природної мови. Предпосылки возникновения систем понимания естественного языка
- •Понимание в диалоге
- •Приклади системи обробки природної мови. Примеры системы обработки естественного языка
- •Методи озвучування мови. Методы озвучивания речи
- •Система розпізнавання мовлення. Акустична модель
- •Система розпізнавання мовлення. Лінгвістична модель.
- •Класифікація систем розпізнавання мовлення. Классификация систем распознавания речи
- •Розпізнавання символів. Шаблонні системи. Распознавание символов
- •Розпізнавання символів. Структурні системи.
- •Розпізнавання символів. Ознакові системи.
- •Розпізнавання рукописних текстів. Распознавание рукописных текстов
- •Архітектура експертної системи реального часу. Архитектура экспертной системы реального времени
- •Системи управління з нечіткою логікою.
- •Лінгвістичні змінні та їх використання в системах з нечіткою логікою.
- •Операції над нечіткими множинами.
- •Основна структура і принцип роботи системи нечіткої логіки.
- •Блок фаззіфікації в системі з нечіткою логікою.
- •База правил нечіткої логіки.
- •Блок виводу в системи з нечіткою логікою.
- •Блок дефаззіфікації в системи з нечіткою логікою.
- •Нейрочіпи та їх класифікація.
Класифікація систем розпізнавання мовлення. Классификация систем распознавания речи
Классификация по назначению:
-командные системы
-системы диктовки текста
По потребительским качествам:
-диктороориентированные (тренируемые на конкретного диктора)
-дикторонезависимые
-распознающие отдельные слова
-распознающие слитную речь.
По механизмам функциониро-вания:
-простейшие (корреляционные) детекторы
-экспертные системы с различным способом формирования и обработки базы знаний
-вероятностно-сетевые модели принятия решения, в том числе нейронные сети.
Розпізнавання символів. Шаблонні системи. Распознавание символов
Сегодня известно три подхода к распознаванию символов - шаблонный, структурный и признаковый. Но принципу целостности отвечает лишь первые два.
Шаблонное описание проще в реализации, однако, в отличие от структурного, оно не позволяет описывать сложные объекты с большим разнообразием форм. Именно поэтому шаблонное описание применяется для распознавания лишь печатных символов, в то время как структурное - для рукописных, имеющих, естественно, гораздо больше вариантов начертания.
Шаблонные системы
Такие системы преобразуют изображение отдельного символа в растровое, сравнивают его со всеми шаблонами, имеющимися в базе и выбирают шаблон с наименьшим количеством точек, отличных от входного изображения. Шаблонные системы довольно устойчивы к дефектам изображения и имеют высокую скорость обработки входных донных, но надежно распознают только те шрифты, шаблоны которых им "известны". И если распознаваемый шрифт хоть немного отличается от эталонного, шаблонные системы могут делать ошибки даже при обработке очень качественных изображений!
Розпізнавання символів. Структурні системи.
Структурные системы
В таких системах объект описывается как граф, узлами которого являются элементы входного объекта, а дугами - пространственные отношения между ними . Система реализующие подобный подход, обычно работают с векторными изображениями. Структурными элементами являются составляющие символ линии. Так, для буквы "р" - это вертикальный отрезок и дуга.
К недостаткам структурных систем следует отнести их высокую чувствительность к дефектам изображения, нарушающим составляющие элементы. Также векторизация может добавить дополнительные дефекты. Кроме того, для этих систем, в отличие от шаблонных и признаковых, до сих пор не созданы эффективные автоматизированные процедуры обучения. Поэтому для Fine Reader структурные описания пришлось создать в ручную.
Розпізнавання символів. Ознакові системи.
Признаковые системы
В них усредненное изображение каждого символа представляется как объект в n-мерном пространстве признаков. Здесь выбирается алфавит признаков, значения которых вычисляются при распознавании входного изображения. Полученный n-мерный вектор сравнивается с эталонными, и изображение относится к наиболее подходящему из них. Признаковые системы не отвечают принципу целостности. Необходимое, но недостаточное условие целостности описания класса объектов (в нашем случае это класс изображений, представляющих один символ)состоит в том, что описанию должны удовлетворять все объекты данного класса и ни один из объектов других классов. Но по-скольку при вычислении признаков теряется существенная часть информации, трудно гарантировать, что к данному классу удастся отнести только <родные> объекты.
