Оглавление
Введение.
Глава 1. Нейронные сети для анализа двумерных образов.
1.1. Иерархические нейронные сети встречного распространения
1.1.1 .Неокогнитрон и его модификации.
1.1.2.Свертывающие нейронные сети.
1.1.3.Иерархическая нейронная сеть с нелинейной операцией максимум
1.2. Порождающие статистические модели
1.2.1. Машина Гельмгольца.
1.2.2.Иерархическое смешение мнений экспертов.
1.2.3.Иерархические фильтры Калмана.
1.3. Рекуррентные модели
1.3.1.Модели с латеральным взаимодействием
1.3.2.Модели с вертикальными обратными связями
1.3.3.Модели с вертикальными и латеральными обратными связями
1.4. Выводы.
Глава 2 Архитектура и алгоритмы функционирования иерархической ИИ С
2.1. Структура иерархической ИНС
2.1.1.Рецептивный уровень.
2.1.2.Уровень клеток локальных ориентаций с переменным рецептивным полем простых локальных ориентаций.
2.1.3.Уровень максимальной активности Бнейронов
2.1.4.Слои свертки
2.1.5.Общая среда и видонастраиваемые клетки
2.1.6.Уровень восприятия классов
2.2. Функционирование системы.
2.2.1 .Алгоритмы обучения сети и модификации данных.
2.2.2.Алгоритмы ассоциативного поиска.
2.3. Выводы.
Глава 3 Особенности работы с многоэлементными сценами.
3.1. Модель восходящего внимания
3.2. Интеграция процессов фокусирования внимания и связывания фрагментов сцены
3.3. Выводы.
Глава 4 Реализация и тестирование системы
4.1. Проектирование и программная реализация.
4.2. Построение экземпляра модели
4.2.1.Топология сети.
4.2.2.Настройка подсистемы внимания
4.3. Тестирование модели.
4.4. Выводы
Заключение.
Список используемых источников
- Київ+380960830922