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

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

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, 2024