|
Guruch. 6.
Bunday integral mikrosxemaning odatiy namunasi Kuhn tomonidan pochta indeksini tanib olish uchun ko'rib chiqiladi.
natijalar
ANNlar OCR dasturlarida juda samarali qo'llaniladi. Biroq, ularning tegishli statistik tasniflagichlardan ustunligi haqida ishonchli dalillar yo'q. 1992 yilda OCR tizimlari bo'yicha birinchi konferentsiyada xuddi shu ma'lumotlar uchun 40 dan ortiq qo'l yozuvini aniqlash tizimlari taqqoslandi. Ularning eng yaxshi 10 taligi oldinga yo'naltirilgan qatlamli tarmoq varianti yoki "eng yaqin qo'shni" tasniflagichidan foydalangan. ANN tezligi va xotira talablari bo'yicha "yaqin qo'shni" usuliga nisbatan ustunroq bo'ladi, aksincha, ANN yordamida tasniflash tezligi o'quv namunasi hajmiga bog'liq emas. Oldindan ajratilgan belgilar bazasiga asoslangan eng yaxshi OCR tizimlarini tanib olish aniqligi raqamlar uchun taxminan 98%, katta harflar uchun 96% va kichik harflar uchun 87% ni tashkil etdi. (Kichik harflar uchun past aniqlik, asosan, test ma'lumotlari o'quv ma'lumotlaridan sezilarli darajada farq qilganligi bilan bog'liq.) Test ma'lumotlariga ko'ra, izolyatsiya qilingan OCR belgilarida tizim aniqligi bo'yicha odamga yaqin degan xulosaga kelish mumkin. . Biroq, inson cheklovsiz va qo'lda yozilgan hujjatlarda OCR tizimlaridan oldinda.
***
ANN ning rivojlanishi juda ko'p ishtiyoq va tanqidlarga sabab bo'ldi. Ba'zi qiyosiy tadqiqotlar optimistik, boshqalari esa pessimistik edi. Naqshni aniqlash kabi ko'plab muammolar uchun hali dominant yondashuvlar mavjud emas. Eng yaxshi texnologiyani tanlash muammoning tabiatiga qarab belgilanishi kerak. Intellektual tizimlarni yanada rivojlantirish uchun turli xil yondashuvlarning imkoniyatlari, shartlari va ko'lamini tushunishga va ularning qo'shimcha afzalliklaridan maksimal darajada foydalanishga harakat qilish kerak. Bunday sa'y-harakatlar joriy muammolarni hal qilishda muhim yutuq qilish uchun ANNni boshqa texnologiyalar bilan birlashtirgan sinergik yondashuvga olib kelishi mumkin. Minski yaqinda ta'kidlaganidek, alohida komponentlardan tashqari tizimlarni qurish vaqti keldi. Individual modullar muhim, ammo biz integratsiya metodologiyasiga ham muhtojmiz. ANN va boshqa fanlar sohasidagi tadqiqotchilarning o'zaro ta'siri va birgalikdagi faoliyati nafaqat takrorlashdan qochadi, balki (bundan ham muhimi) alohida yo'nalishlarning rivojlanishini rag'batlantiradi va yangi sifatlar beradi.
Adabiyot
1. DARPA Neyron Network Study, AFCEA Int "l Press, Fairfax, Va., 1988 yil.
2. J. Xertz, A. Krog va R.G. Palmer, Neyron hisoblash nazariyasiga kirish, Addison-Uesli, Reading, Mass., 1991 yil.
3. S. Haykin, Neyron tarmoqlari: keng qamrovli asos, MacMillan kolleji nashriyoti, Nyu-York, 1994 yil.
4.W.S. McCulloch va V. Pitts, "Asab faoliyatida immanent g'oyalarning mantiqiy hisobi", Bull. Matematik biofizika, jild. 5, 1943 yil, bet. 115-133.
5. R. Rosenblatt, "Neurodinamika tamoyillari", Spartan Books, Nyu-York, 1962 yil.
6. M. Mitnskiy va S. Papert, "Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry", MIT Press, Kembrij, Mass., 1969 yil.
7.J.J. Xopfild, "Neyron tarmoqlari va favqulodda jamoaviy hisoblash qobiliyatiga ega fizik tizimlar", Proc. Milliy Fanlar Akademiyasi, AQSH 79, 1982, s. 2554-2558.
8. P. Verbos, "Regressiyadan tashqari: xulq-atvor fanlarida bashorat qilish va tahlil qilish uchun yangi vositalar", doktorlik dissertatsiyasi, bo'lim. Amaliy matematika fakulteti, Garvard universiteti, Kembrij, Massa., 1974 y.
9.D.E. Rumelhart va J.L. McClelland, Parallel taqsimlangan ishlov berish: idrok mikrostrukturasini o'rganish, MIT Press, Kembrij, Mass., 1986 yil.
10.J.A. Anderson va E. Rosenfeld, "Neyrocomputing: Research Foundation", MIT Press, Kembrij, Mass., 1988 yil.
11. S. Brunak va B. Lautrup, Neyron tarmoqlari, Sezgi bilan kompyuterlar, World Scientific, Singapur, 1990 y.
12. J. Feldman, M.A. Fanti va N.H. Goddard, "Tuzilgan neyron tarmoqlari bilan hisoblash", Kompyuter, jild. 21, yo'q. 3 mart, 1988 yil, bet. 91-103.
13.D.O. Xeb, Xulq-atvor tashkiloti, Jon Wiley & Sons, Nyu-York, 1949 yil.
14. R.P.Lippmann, "Neyron tarmoqlari bilan hisoblashga kirish", IEEE ASSP jurnali, Vol.4, №2, aprel. 1987, bet. 4-22.
15. A.K. Jain va J. Mao, "Neyron tarmoqlari va naqshlarni aniqlash", Hisoblash razvedkasi: hayotga taqlid qilish, J.M. Zurada, R.J. Marks II va C.J. Robinson, tahrirlar, IEEE Press, Piscataway, N.J., 1994, s. 194-212.
16. T. Kohonen, SelfOrganization and Associative Memory, Uchinchi nashr, Springer-Verlag, Nyu-York, 1989 yil.
17. G.A.Carpenter va S.Grossberg, o'z-o'zini tashkil etuvchi neyron tarmoqlar orqali naqshni aniqlash, MIT Press, Kembrij, Mass., 1991 yil.
18. "Birinchi aholini ro'yxatga olishning optik belgilarni aniqlash tizimi konferentsiyasi", R.A.Wilkinson va boshqalar, tahrirlar,. Tech. Hisobot, NISTIR 4912, US Deop. Savdo, NIST, Gaithersburg, Md., 1992 yil.
19. K. Mohiuddin va J. Mao, "Qo'lda yozilgan belgilarni tanib olish uchun turli tasniflagichlarni qiyosiy o'rganish", IV amaliyotda naqshni tan olish, E.S. Gelsema va L.N. Kanal, tahrirlar, Elsevier Science, Niderlandiya, 1994, bet. 437-448.
20. Y. Le Cun va boshqalar, "Back-Propagation Applied to Handwritten ZIP Code Recognition", Neyral Computation, Vol 1, 1989, pp. 541-551.
21. M. Minsky, "Mantiqiyga qarshi analogik yoki ramziy va bog'lanishga qarshi yoki toza va jirkanch", AI jurnali, jild. 65, yo'q. 2, 1991, bet. 34-51.
Do'stlaringiz bilan baham: |
