|
|
НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 07 апр 13 3:51
|
Случайно узнал что фирма ABBY ( (коментарии к статье) не использует в распознавании шрифтов нейронных сетей ВООБЩЕ. Как подобное возможно? На какой математике? Если честно, нейронные сети как единственный инструмент для любых видов распознавания мне не нравится. Программы на их основе, которые доводилось "пощупать" обычно глючили в самый неподходящий (и не предсказуемый) момент. Какие АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ альтернавы нейронному распознаванию Вы знаете?
|
|
|
| |
|
| На: НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 07 апр 13 5:05
|
Автор: Tester64
Какие АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ альтернативы нейронному распознаванию Вы знаете? |
|
Эвристика. Суть распознавания сводится к фильтрации информативных признаков. Бывают случаи, когда достаточно одного единственного признака, чтобы абсолютно точно распознать объект - но именно того признака, что надо. Компьютер не может знать какой признак лучше или хуже, потому что он изначально ничего не видит. А мы - видим, поэтому можем эвристически подбирать частные случаи алгоритмических распознавателей под конкретные признаки, руководствуясь своим врождённым распознавателем как эталоном. Пока компьютер не сможет генерировать признаки (фильтры) для распознавания в стиле человеческого перцептивного аппарата, ИНС ни за что не сравняются по эффективности с человеком. А когда компьютер сможет создавать признаки - ИНС вообще нафик никому нужны не будут. Вот как раз вчера на Хабре задачка была на распознавание. А вот моё эвристическое решение, похвастаюсь.
|
|
|
|
| На: НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 07 апр 13 21:39
|
1. А при чем здесь нейроны вообще? Только потому, что клетки в мозге называются нейронами? Эти сети по большому счету нужны только для образности, для более легкого, привычного восприятия и чтобы легче понимать друг друга на начальном этапе. Сказал нейрон, и вроде все примерно поняли о чем речь. Беда только в том, что очень примерно.
2. Кроме алгоритмов (единой для всей системы или для отдельных ее элементов) в природе еще существуют "переборы" ("разрывы"). И существуют они как вдох и выдох для дыхания, как две стороны для медали. Отдельно взятый алгоритм - это крайний случай - разрыва, когда второго алгоритма никто не предложил. Хорошо, если этот алгоритм Вас устраивает, если нет, придется его отложить и искать другой, а это уже "перебор" со всеми вытекающими. Еще бы не забыть сопоставить результаты с целью, если она сама у Вас уже строго детерминирована (а, как правило, все наоборот, цель "плывет" в некуда).
|
|
|
| |
|
| На: НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 11 апр 13 12:20
|
Brain Activity Map"Барак Обама в февральском обращении к конгрессу США, отметив, что «настало время выйти на уровень научных исследований и разработок, не виданный с момента пика космической гонки». Главная цель проекта обозначена прямо – научиться регистрировать все потенциалы действия всех нейронов в мозге свободноподвижного животного. Учёные хотят получить возможность видеть, что происходит с каждым нейроном в любой заданный промежуток времени." Только после этого, имхо, можно будет попробовать по серьёзному взяться за попытки имитации психических процессов через имитацию отдельных нейронов.
|
|
|
|
| На: НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 11 апр 13 20:19
|
Автор: Андрей
"Барак Обама в февральском обращении к конгрессу США, отметив, что «настало время выйти на уровень научных исследований и разработок, не виданный с момента пика космической гонки». |
|
Невиданный ранее уровень государственного долга они уже достигли. Автор: Андрей
Главная цель проекта обозначена прямо – научиться регистрировать все потенциалы действия всех нейронов в мозге свободноподвижного животного. |
|
Презабавно весьма. Плотность глюков этой системы будет превышать плотность полезного сигнала на единицу объема сканируемого мозга.
|
|
|
|
| На: НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 11 апр 13 21:51
|
Автор: Андрей
Только после этого, имхо, можно будет попробовать по серьёзному взяться за попытки имитации психических процессов через имитацию отдельных нейронов. |
|
Имитировать молекулы может и проще, с учетом, что в клетке их меньше, чем нейронов в нашем мозге. Или даже просто "взяв живые молекулы", однако хватит ли этого, чтобы понять живую клетку и смоделировать ее на компе, ну хотя бы инфузорию (которая как туфелька  ). Раньше говорили - сейчас расшифруем код всего генома ДНК и все проблемы решены.... Нет, кое чего не хватит. Одних сигналов со всех нейронов будет ОДНОЗНАЧНО (учусь у Жириновского) маловато. Даже если технически они смогут этого достичь (хотя уверен, что не смогут или только на червях/пиявках каких нибудь).
|
|
|
|
| На: НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 12 апр 13 4:59
|
Автор: aloha_hawaii
имхо - нейроны это тупик |
|
Скажите это Хинтону или Шмидхуберу  В последние годы канадо-американские и швейцарско-немецкие команды под их руководством выиграли кучу соревнований по распознаванию изображений. Причём - с минимальным вложением знаний в систему распознавания (т.е. распознавашка училась "грубой силой", без закладывания семантики проблемной области в модель). Методы - deep learning и свёрточные нейросети.
|
|
|
|
| На: НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 12 апр 13 7:25
|
как только с этого автомобиля исчезнет та вращающаяся штука на крыше  я сразу поверю в силу и перспективность реализации нееросетей Хинтона или Шмидхубера. а самим организовать конкурс и самим в нём выиграть - дело не хитрое.
|
|
|
|
| На: НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 12 апр 13 16:14
|
| как только с этого автомобиля исчезнет та вращающаяся штука на крыше... |
|
А чем Вам лазерный дальномер мешает? Увы, заменить ее смогут еще не скоро - распознавание 3Д картинки по статической фотографии невозможно. А по 2м динамическим цветным занимает столько процессорного времени, что встроеный сервер будет думать только над картинками а не над дорогой. Да и водитель никогда не сможет вращать головой в поисках проблем с такой скоростью и с таким качеством... Лучше бы водить научились - заменили бы не глаза, а опыт водителя... особенно на сельских или скользких дорогах.
|
|
|
|
| На: НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 12 апр 13 23:56
|
Автор: Tester64
распознавание 3Д картинки по статической фотографии невозможно. А по 2м динамическим цветным занимает столько процессорного времени, что встроеный сервер будет думать только над картинками а не над дорогой. |
|
Тынц.
|
|
|
|
| На: НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 13 апр 13 2:41
|
Насмешили! Представляю как комп гугла прощелкивает стереопару фоток по пол секунды на точку в течении минуты прежде чем вьехать в забор. Когда лезер дает несколько кругов в секунду...
|
|
|
|
| На: НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 13 апр 13 5:28
|
Автор: aloha_hawaii
а самим организовать конкурс и самим в нём выиграть - дело не хитрое. |
|
Афигеть... Фармацевтический гигант Merck принадлежит Хинтону? Амерский видеопрокатчик Netflix принадлежит Хинтону? (команда Хинтона в первый год была в группе явных лидеров, от которых отстала на второй-третий годы только из-за того, что будущие победители пошли путём совершенно нетехнологичного выжимания копеек точности - Нетфликс потом четко сказал, что алгоритмы победителей использовать не будет). Дальше лень вспоминать, кто там ещё организовывал другие пузомерки. Но и двух случаев хватит.
|
|
|
|
| На: НЕ нейронное распознавание образов
Добавлено: 13 апр 13 5:40
|
Автор: Tester64
распознавание 3Д картинки ... по 2м динамическим цветным занимает столько процессорного времени, что встроеный сервер будет думать только над картинками а не над дорогой. |
|
Бред. Даже на небольшом мобильном роботе всё нормально работает - а уж в гугломобиль-то процессоров можно засунуть побольше. В общем, в качестве примеров - статьи ЛеКуна сотоварищи конца 2000х: Learning long-range vision for autonomous off-road driving. A Multi-Range Architecture for Collision-Free Off-Road Robot Navigation. Стерео-фотки небольшого разрешения - и достаточно точное и адекватное вычисление расстояний (построение карт глубины), и хорошее распознавание объектов (дорога и разные классы проходимых или непроходимых препятствий) И более ранняя статья A MULTI-RANGE VISION STRATEGY FOR AUTONOMOUS OFFROAD NAVIGATION - там не стерео-картинки были (а моно), но и этого хватало, чтобы вычислять расстояния до объектов).
|
|
|
|