Пороговые логические элементы как бинарные классификаторы образов

Из непараметрических бинарных классификаторов широко исследован пороговый логический элемент. Кроме векторов образов обучающей выборки подстраиваемыми параметрами логических элементов являются только их линейные коэффициенты, определяемые в процессе обучения. Адаптивный пороговый логический элемент снабжается устройством для регистрации показаний по отношению к точно известному воздействию (объекту), т. е. способностью изменения своих параметров для того, чтобы реакция была верной. Обычно пороговые логические элементы можно подстраивать только на стадии конструирования. Подробно характеристики пороговых логических элементов рассматриваются в гл. 2. Пороговые логические элементы, соединенные во взаимосвязанные цепи, используют- [c.16]

Настоящая книга представляет собой вводный курс, посвященный приложениям некоторых методов распознавания образов к решению химических задач. Распознавание образов охватывает чрезвычайно широкую область разнообразных методов и их применений, однако мы сознательно сузили круг рассматриваемых вопросов. Значительная часть книги посвящена обсуждению таких непараметрических распознающих систем, которые называются обучающимися машинами . Свое название эти машины получили от способности обучаться давать с накоплением опыта все более правильные ответы на вопросы, относящиеся к классификации. Основным блоком подобных систем служит приспосабливающийся бинарный классификатор образов, или адаптивный пороговый логический элемент. Такие устройства обследуют множество помеченных данных на инвариантность, которую можно использовать при классификации. Эта процедура известна как обучение с учителем. Большая часть рассмотренных в книге работ связана с использованием адаптивных бинарных классификаторов образов, которые при обучении с учителем вырабатывают способность к классификации. [c.7]

ПОРОГОВЫЕ ЛОГИЧЕСКИЕ ЭЛЕМЕНТЫ КАК БИНАРНЫЕ КЛАССИФИКАТОРЫ ОБРАЗОВ [c.22]

Хотя наибольшее распространение получили линейные пороговые логические элементы, в качестве бинарных классификаторов образов могут применяться пороговые логические элементы с любой другой функциональной зависимостью ответа. Необходимо только, чтобы они надежно отличали образы одного интересующего нас класса от образов другого. [c.23]

В табл. 4.6 приведены результаты обучения бинарных классификаторов образов с порогом и без него. Обучение проводилось на том же массиве данных, что и в случае табл. 3.1. Для каждой проверки из массива случайно выбирали по 300 масс-спектров. В результате трех процедур рандомизации были составлены три варианта обучающей и экзаменационной выборок, состав которых указан в нижней части табл. 4.6. Пороговые логические элементы с 2 = 50 в каждом случае для достижения 100%-ного распознавания требуют больше коррекций, но каждый раз они обеспечивают повышение прогнозирующей способности. Такие пороговые логические элементы с 2 = 50 способны правильно классифицировать 95,0, 95,8 и 96,0% полностью неизвестных образов из экзаменационной выборки (остальные данные табл. 4.6 обсуждаются ниже). [c.64]

Применение ветвящейся схемы и кодов, исправляющих ошибки, включает три шага разбиение объектов массива данных на нужные подвыборки, обучение бинарного классификатора образов отдельно на каждой такой подвыборке и окончательное прогнозирование комбинированием отдельных бинарных классификаторов. (Следует отметить, что в подобных устройствах можно использовать любые бинарные классификаторы. Повышения прогнозирующей способности индивидуальных бинарных классификаторов можно добиться, например, применением ненулевых порогов в процессе обучения или использованием многоуровневых пороговых логических элементов.) Параллельный метод проще, поскольку он не требует разбиения объектов массива на подвыборки. [c.99]

В рассматриваемом исследовании была проведена также проверка надежности пороговых логических элементов при обучении на исходных масс-спектрометрических данных и на спектрах Фурье. Как выяснилось, более высокой надежностью обладают бинарные классификаторы образов при обучении на спектрах Фурье. [c.158]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология