Скачать презентацию Теория распознавания В основе теории лежит утверждение Скачать презентацию Теория распознавания В основе теории лежит утверждение

ПСИНЕР теория распознавания.ppt

  • Количество слайдов: 14

Теория распознавания Теория распознавания

В основе теории лежит утверждение: «Если наблюдаемый объект “похож” на уже известный, то его В основе теории лежит утверждение: «Если наблюдаемый объект “похож” на уже известный, то его поведение будет сходно с поведением прототипа» прототип: КОШКА похоже на кошку мяукает, любит молоко и рыбу

Основные понятия Обучающее множество – набор известных прецедентов Экзаменуемое множество – набор объектов (или Основные понятия Обучающее множество – набор известных прецедентов Экзаменуемое множество – набор объектов (или явлений), которые сравниваются с уже известными прецедентами Признаки – качественные и количественные характеристики объектов обучающего множества, которые могут принимать как непрерывные значения, так и дискретные

Обучающее множество Экзаменуемое множество Признаки ЛЕВ ? лошадь ЖАБА цапля Обучающее множество Экзаменуемое множество Признаки ЛЕВ ? лошадь ЖАБА цапля

Обучающее множество Экзаменуемое множество Признаки ЛЕВ ЖАБА ? хищник, лошадь голая кожа, ходит на Обучающее множество Экзаменуемое множество Признаки ЛЕВ ЖАБА ? хищник, лошадь голая кожа, ходит на двух ногах, делает то, чего не хотел бы делать цапля

Основные понятия Пространство признаков – геометрическое построение, в котором величина каждого признака отложена по Основные понятия Пространство признаков – геометрическое построение, в котором величина каждого признака отложена по своей оси Кластеры - точки в пространстве признаков образующие группы, отделенные друг от друга областями, где плотность точек мала. Отделенные друг от друга группы составляют классы.

Распределение учеников одного класса в пространстве УМ-ТРУДОЛЮБИЕ Умные и ленивые Умные и трудолюбивые УМ Распределение учеников одного класса в пространстве УМ-ТРУДОЛЮБИЕ Умные и ленивые Умные и трудолюбивые УМ Глупые и трудолюбивые Глупые и ленивые ТРУДОЛЮБИЕ

Основные понятия Часто границы между классами в пространстве признаков нельзя определить ни по одной Основные понятия Часто границы между классами в пространстве признаков нельзя определить ни по одной отдельно взятой оси признаков. Тогда можно преобразовать пространство, т. е. ввести новые переменные, которые являются линейными (или нелинейными) комбинациями прежних признаков. Такие комбинации определяются как конъюнкции.

Распределение учеников одного класса в пространстве УМ-ТРУДОЛЮБИЕ Умные и ленивые Умные и трудолюбивые УМ Распределение учеников одного класса в пространстве УМ-ТРУДОЛЮБИЕ Умные и ленивые Умные и трудолюбивые УМ Глупые и трудолюбивые Глупые и ленивые ТРУДОЛЮБИЕ

Распределение учеников одного класса в пространстве УМ-ТРУДОЛЮБИЕ Умные и ленивые Умные и трудолюбивые УМ Распределение учеников одного класса в пространстве УМ-ТРУДОЛЮБИЕ Умные и ленивые Умные и трудолюбивые УМ Глупые и трудолюбивые Глупые и ленивые ТРУДОЛЮБИЕ МОТИВАЦИЯ

Распределение учеников одного класса в пространстве УМ-ТРУДОЛЮБИЕ Умные и ленивые Умные и трудолюбивые УМ Распределение учеников одного класса в пространстве УМ-ТРУДОЛЮБИЕ Умные и ленивые Умные и трудолюбивые УМ Глупые и трудолюбивые Глупые и ленивые ТРУДОЛЮБИЕ МОТИВАЦИЯ

Основные понятия Алгоритм, позволяющий отнести экзаменуемый (изучаемый, определяемый) объект к одному из классов называется Основные понятия Алгоритм, позволяющий отнести экзаменуемый (изучаемый, определяемый) объект к одному из классов называется решающим правилом Процедура, приводящая к формулировке решающего правила, называется в теории распознавания обучением. Оценка значимости признаков, выбор конъюнкции и весовых коэффициентов на основе имеющихся сведений определяется как внимание

 «Хорошо» обучен Большое обучающее множество Правильное внимание Владение решающим правилом «Хорошо» обучаем Пополняет «Хорошо» обучен Большое обучающее множество Правильное внимание Владение решающим правилом «Хорошо» обучаем Пополняет обучающее множество Определяет значимость признаков Формулирует решающее правило

Области применения Распознавание прописных букв, почерка Преобразование устной речи в текст Создание искусственного интеллекта Области применения Распознавание прописных букв, почерка Преобразование устной речи в текст Создание искусственного интеллекта Создание «интеллектуальных» баз данных Создание автомобильного автопилота и т. п.