RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Автоматика и телемеханика // Архив

Автомат. и телемех., 2022, выпуск 3, страницы 144–155 (Mi at15732)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Интеллектуальные системы управления, aнализ данных

Мгновенное обучение при распознавании образов

А. М. Михайлов, М. Ф. Каравай, В. А. Сивцов

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва

Аннотация: Одним из основных недостатков искусственных нейронных сетей является медленное обучение, связанное с необходимостью вычисления большого количества коэффициентов. В статье показано, что обучение можно намного ускорить. Ускорение достигается за счет резкого сокращения числа обучающих образов. Кроме того, как для формирования признаков, так и для последующего распознавания объектов использован метод обратных образов, позволяющий обойтись без коэффициентов, что существенно сокращает объемы вычислений. При мгновенном обучении, как и при глубоком обучении, признаки формируются автоматически. Проведенные вычислительные эксперименты показали инвариантность предложенного метода не только к масштабированию и вращениям, но и к значительным деформациям распознаваемых объектов.

Ключевые слова: распознавание образов, машинное обучение, глубокое обучение, обратные образы, многомерное индексирование.


Поступила в редакцию: 05.06.2021
После доработки: 22.11.2021
Принята к публикации: 24.12.2021

DOI: 10.31857/S0005231022030102


 Англоязычная версия: Automation and Remote Control, 2022, 83:3, 417–425


© МИАН, 2025