|
4.2. Tasvirlarni tasvirlash va o'zgartirish
Majoziy ma'lumotlarni o'rganish va ular bilan ishlash
tabiiy neyronlarga.
vazifani hal qilish jarayonida vaqti-vaqti bilan og'zaki darajadan majoziy
darajaga o'tkazish jarayoni. Sxema 11 ta funktsiyani o'z ichiga oladi
shaklda ko'rsatilgan. 2-blok uchun 4.1). Bloklar bir-biriga ulangan
boshida, mohiyatida, muammoni qo'yish bosqichida. Majoziy ma'lumotni
o'zlashtirishning birinchi bosqichida,
birinchi bo'lib paydo bo'lgan va uning asosida umumlashma sifatida
rivojlangan og'zaki fikrlash nafaqat og'zaki tafakkurdan kam emas.
bu ma'lumot. Ularning har biri bir necha darajaga ega (masalan
Birinchi bobda ko'rsatilganidek, xayoliy fikrlash bo'lsa-da
guruch. B.2 neokorteks tuzilishiga ko'ra.
9-blok tomonidan boshlangan vazifalar.
va fikrlash jarayonida hal qiluvchi ahamiyatga ega. Bu ham sun'iy
intellektni shakllantirishda tasviriy ma'lumotlarning roli rivojlanishining
ahamiyatini belgilaydi. Shu bilan birga, tarqalganlikni tan olish
bu darajalar. Sxemada bir vaqtning o'zida bir nechta axborot jarayonlari
har xil tezlikda amalga oshiriladi va turli xil muammolarni hal qiladi
zirovat uning umumlashtirilgan funktsional diagrammasi, ko'rsatilgan
umumlashtirish darajasi (atom modeli, koinot, genom va boshqalar), lekin
132
Machine Translated by Google
strukturaviy va lingvistik jihatdan va ularni o'zgartiring. Farqli o'laroq
sun'iy intellektdagi boshqa yondashuvlardan bu nazariya dastlab
algoritmlar va usullarni ishlab chiqish uchun mo'ljallanmagan
va geometriya, stereometriya, topologiya va boshqa tegishli bo'limlar
tasvirlarni kataloglash amalga oshirildi, ularni tavsiflash uchun til kiritildi,
yaratishga imkon beradigan tahlil usullari ishlab chiqildi.
tasvirlar ularni tasniflash, tasvirlash imkonini beradi
Ushbu matematik apparatdan foydalanish uchun zarur
va tegishli xulq-atvor haqida qaror qabul qilish. Tasvirlar va ularning
o'zaro ta'sirini tavsiflash usullari ishlab chiqilishi kerak, shuningdek
inson tabiatda idrok eta oladi. Ushbu nazariya doirasida,
bu muammo. Tasvirlarning relyefli tasviri taklif etiladi, bu erda
psixologlar tomonidan aniqlangan va 1.3-bandda tasvirlangan shaxsning
majoziy fikrlashi.
faqat tasvirni aylantirish uchun lug'at. Bunday holda, ikkita yondashuv
qo'llanilgan: algebraik va statistik
va tasvirlarning transformatsiyasi [9].
tasvirlarni tanib olish va tasniflash, lekin berishga mo'ljallangan edi
matematika. Keyin, shu asosda, texnik amalga oshirishga o'tish kerak,
albatta, usullarning neyron tarmog'i asosida.
tasvir va tegishli nazariyani yaratishga urinishlar kiradi
Yechish uchun boshqa statistik bo'lmagan yondashuvlar
va naqshni aniqlash. Aslida, bu tasvirlar nazariyasi ruxsat berdi
Dastlabki kontseptsiyaning birinchi tizimli tadqiqotlari
idrok etish matematikasini aniqladi, ya'ni. transformatsiya tavsifi
tashqi muhitni tahlil qilishda foydalanish usullarini aniqlash
tashqi muhitni majoziy shaklda tasvirlash muammosini o'rganish uchun
Stokgolmda. Ularning taklif qilgan statistik nazariyasi
barcha turdagi tasvirlarni qamrab oladigan modellar
1960-yillarning oxiri va 1970-yillarning boshlarida. Shunday qilib, 1972
yilda U. Grenan der Braun universitetida tadqiqotchilar guruhini tashkil qildi
uni ifodalash va o'zgartirish muammosini hal qilish va keyin
atrof-muhit tomonidan yaratilgan har qanday tasvirni statistik nuqtai
nazardan tahlil qilish, ular nima bo'lishidan qat'i nazar - tasvirlar, tovushlar
va boshqalar. Asosiy g'oya - stokastik sinflarni aniqlash.
133
Machine Translated by Google
ilmiy tadqiqot bosqichida.
tasvirning tabiati. Si da obrazli fikrlashni modellashtirishda
Assotsiativ ierarxik neyronga o'xshash muhit asosida obrazli
tasvirlarni qurish taklif etiladi [11]. Axborot yuqori darajalarga
ko'chirilganda, u mavhum tushunchalarda ifodalashgacha
umumlashtiriladi. Pastki qismida
sun'iy intellekt tizimlari, bu nazariya imkon beradi
tasvirlarni sensorli darajadan mavhum darajagacha va ijro etish rejimida
tasvirlarning teskari "aylanishi", shuningdek, zarur
biologik tizimlardagi aks ettirish [10]. Ushbu yondashuvga asoslanib,
o'zgartiradigan o'rgatish mumkin bo'lgan boshqaruv tizimlarini qurish taklif etiladi
retseptor signallarini haydovchi boshqaruv signallariga aylantirish.
ga bog'liq bo'lmagan stokastik modellar sinflari ko'rinishidagi tasvirlar
sun'iy intellekt tizimlarida majoziy fikrlashni amalga oshirish, barcha
transformatsiyalar zanjirini amalga oshirishga imkon beradi.
tasviriy ma'lumotlar bilan ishlash muammolari hali ham mavjud
ma'lumotni qayta ishlab chiqarish tasvirni tiklashni anglatadi
(tuzilgan konstruksiyalar, ramziy tavsif
tasvirlar qismlari bilan assotsiativ operatsiyalarni o'ylash jarayoni.
tasvirlarni umumlashtirishning yuqori darajalarida tasvirlash va
o'zgartirish, bu erda tizim mavhum tasvirlarni manipulyatsiya qiladi
darajalarda tasvirlar ularning tarkibiy qismlariga ajraladi. assotsiativ
tasvir.
Biroq, mavjud yondashuvlarga qaramay, yechim
to'g'ridan-to'g'ri tizimning sensorli maydonlaridan olingan ma'lumotlar
bilan ishlashning past darajalarida foydali bo'lishi mumkin, masalan,
drayverlarni to'g'ridan-to'g'ri refleksli boshqarish uchun.
qismlarda va aksincha, bu qismlarni tan olinganlar tomonidan aniqlash
vaziyatlar, sahnalar, hodisalar va boshqalar). Rasmlarning relyefli tasviri
shartli turiga ko'ra boshqaruv vositalarini ishlab chiqish uchun sensorli maydon
umumiy tasvirlar bilan ishlash uchun foydali bo'lishi mumkin
uchun neyronga o'xshash muhit eng samarali ko'rinadi
Ushbu yondashuvlardan naqshlarning statistik nazariyasi
relyef retseptorlarning qo'zg'alishlari yig'indisi sifatida tushuniladi
robot. Assotsiativ ierarxik yondashuv
134
Machine Translated by Google
dinamik bilan bog'liq sun'iy intellektdagi yondashuvga
tarmoqlariga asoslangan nevrologik vositalar bilan bir qatorda
tasviriy ma'lumotlar rasmiy tarmoqlarga asoslangan tarmoq vositalari
yordamida amalga oshirilishi mumkin
yordamida gibrid asoslari bilan rasmiy neyronlar
biologik asab tizimida.
Texnik neyron tarmoqlar majoziy ma'lumotlar bilan ishlashning asosiy
va ehtimol muqobil vositalarisizdir, garchi
robototexnika masalalarini hal qilishda dinamik ravishda o'zgaruvchan
tasviriy ma'lumotlarni qayta ishlash uchun moslashtirilgan. Rivojlantiring
Buning sababi shundaki, ular hali ham juda soddalashtirilgan bo'lsa-da, ammo
miyaning "elementar bazasi" ning analoglari. To'plash, saqlash va qayta ishlash
robotlarni boshqarish muammolarini hal qiling, chunki ular majoziy
ma'lumotni xuddi shunday tarzda qayta ishlashga qodir
Do'stlaringiz bilan baham: |
