36245

Распознавание образов: подходы

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Ассоциативность памяти и задача распознавания образов Динамический процесс последовательной смены состояний нейронной сети Хопфилда завершается в некотором стационарном состоянии являющемся локальным минимумом энергетической функции ES. Невозрастание энергии в процессе динамики приводит к выбору такого локального минимума S в бассейн притяжения которого попадает начальное состояние исходный пред'являемый сети образ S0. Поскольку для двух двоичных векторов минимальное число изменений компонент переводящее один вектор в другой является...

Русский

2013-09-21

36 KB

4 чел.

31. Распознавание образов: подходы.

Ассоциативность памяти и задача распознавания образов

Динамический процесс последовательной смены состояний нейронной сети Хопфилда завершается в некотором стационарном состоянии, являющемся локальным минимумом энергетической функции E(S). Невозрастание энергии в процессе динамики приводит к выбору такого локального минимума S, в бассейн притяжения которого попадает начальное состояние (исходный, пред'являемый сети образ) S0. В этом случае также говорят, что состояние S0 находится в чаше минимума S.

При последовательной динамике в качестве стационарного состояния будет выбран такой образ S, который потребует минимального числа изменений состояний отдельных нейронов. Поскольку для двух двоичных векторов минимальное число изменений компонент, переводящее один вектор в другой, является расстоянием Хемминга r H(S,S0), то можно заключить, что динамика сети заканчивается в ближайшем по Хеммингу локальном минимуме энергии.

Пусть состояние S соответствует некоторому идеальному образу памяти. Тогда эволюцию от состояния S0 к состоянию S можно сравнить с процедурой постепенного восстановления идеального образа S по его искаженной (зашумленной или неполной) копии S0. Память с такими свойствами процесса считывания информации является ассоциативной. При поиске искаженные части целого восстанавливаются по имеющимся неискаженным частям на основе ассоциативных связей между ними.

Ассоциативный характер памяти сети Хопфилда качественно отличает ее от обычной, адресной, компьютерной памяти. В последней извлечение необходимой информации происходит по адресу ее начальной точки (ячейки памяти). Потеря адреса (или даже отного бита адреса) приводит к потере доступа ко всему информационному фрагменту. При использовании ассоциативной памяти доступ к информации производится непосредственно по ее содержанию, т.е. по частично известным искаженным фрагментам. Потеря части информации или ее информационное зашумление не приводит к катастрофическому ограничению доступа, если оставшейся информации достаточно для извлечения идеального образа.

Поиск идеального образа по имеющейся неполной или зашумленной его версии называется задачей распознавания образов. В нашей лекции особенности решения этой задачи нейронной сетью Хопфилда будут продемонстрированы на примерах, которые получены с использованием модели сети на персональной ЭВМ.

В рассматриваемой модели сеть содержала 100 нейронов, упорядоченных в матрицу 10 x 10. Сеть обучалась по правилу Хебба на трех идеальных образах - шрифтовых начертаниях латинских букв M, A и G (Рис. 8.3.). После обучения нейросети в качестве начальных состояний нейронов пред'являлись различные искаженные версии образов, которые в дальнейшем эволюционировали с последовательной динамикой к стационарным состояниям.

Рис. 8.3. Идеальные образы обучающей выборки. Темные квадратики соответствуют нейронам в состоянии +1, светлые -1.

Для каждой пары изображений на рисунках этой страницы, левый образ является начальным состоянием, а правый - результатом работы сети - достигнутым стационарным состоянием.

Рис. 8.4. (A) - Один из идеальных образов является стационарной точкой. (Б) - Образ, заданный другим шрифтом, удачно распознается.

Рис. 8.5. (A,Б) - Образы с информационным шумом удачно распознаются.

Рис. 8.6. Образ может быть распознан по небольшому фрагменту.

Рис. 8.7. (A) - Пример релаксации к ложному образу. (Б) - Добавление информации к левой картинке (А) приводит к правильному распознаванию.

Образ на Рис. 8.4.(А) был выбран для тестирования адекватности поведения на идеальной задаче, когда пред'явленное изображение точно соотвествует информации в памяти. В этом случае за один шаг было достигнуто стационарное состояние. Образ на Рис. 8.4.(Б) характерен для задач распознавания текста независимо от типа шрифта. Начальное и конечное изображения безусловно похожи, но попробуйте это об'яснить машине!

Задания на Рис. 8.5 характерны для практических приложений. Нейросетевая система способна распознавать практически полностью зашумленные образы. Задачи, соответствующие Рис. 8.6. и 8.7.(Б), демонстрируют замечательное свойство сети Хопфилда ассоциативно узнавать образ по его небольшому фрагменту. Важнейшей особенностью работы сети является генерация ложных образов. Пример релаксации к ложному образу показан на Рис. 8.7.(А). Ложный образ является устойчивым локальным экстремумом энергии, но не соответствует никакому идеальному образу. Он является в некотором смысле собирательным образом, наследующим черты идеальных собратьев. Ситуация с ложным образом эквивалентна нашему "Где-то я уже это видел".

В данной простейшей задаче ложный образ является "неверным" решением, и поэтому вреден. Однако, можно надеяться, что такая склонность сети к обобщениям наверняка может быть использована. Характерно, что при увеличении об'ема полезной информации (сравните Рис. 8.7.(А) и (Б)), исходное состояние попадает в область притяжения требуемого стационарного состояния, и образ распознается.

Несмотря на интересные качества, нейронная сеть в классической модели Хопфилда далека от совершенства. Она обладает относительно скромным об'емом памяти, пропорциональным числу нейронов сети N, в то время как системы адресной памяти могут хранить до 2N различных образов, используя N битов. Кроме того, нейронные сети Хопфилда не могут решить задачу распознавания, если изображение смещено или повернуто относительно его исходного запомненного состояния. Эти и другие недостатки сегодня определяют общее отношение к модели Хопфилда, скорее как к теоретическому построению, удобному для исследований, чем как повседневно используемому практическому средству.

На следующих лекциях мы рассмотрим развитие модели Хопфилда, модификации правила Хебба, увеличивающие об'ем памяти, а также приложения вероятностных обобщений модели Хопфилда к задачам комбинаторной оптимизации.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

24088. Обмен цистеина и метионина 173.5 KB
  Обмен цистеина и метионина. В молекулах белка обнаружены 3 серосодержащие аминокислоты: метионин цистеин цистин. Цистеин в организме синтезируется из метионина. Функции цистеина: Цистеин участвует в образовании цистина: При образовании цистина возникает дисульфидная связь SS между двумя полипептидными цепями что способствует стабилизации третичной структуры белка.
24089. Обмен фенилаланина и тирозина 80 KB
  Обмен фенилаланина и тирозина. Тирозин может синтезироваться из фенилаланина.
24090. Синтез катехоламинов (адреналина, норадреналина) 59.5 KB
  Синтез катехоламинов адреналина норадреналина Синтез тироксина .
24091. Обмен дикарбоновых аминокислот 164 KB
  Глутаминовая кислота – моноаминодикарбоновая заменимая глюкогенная. Аргинин – диаминомонокарбоновая кислота заменимая гликогенная. Аспарагиновая кислота – моноаминодикарбоновая кислота заменимая гликогенная. Триптофан – незаменимая кислота.
24092. Структура и свойства нуклеопротеидов 195 KB
  Виды нуклеиновых кислот Признаки ДНК РНК I. Функция Хранитель информации Передача информации Виды РНК: информационная матричная Рибосомальная Транспортная Функции: ИРНК – передача информации РРНК – основа рибосом. Способствует передвижению иРНК по рибосоме. ТРНК – перенос аминокислот.
24093. Виды переноса генетической информации 52.5 KB
  от ДНК к ДНК или у некоторых вирусов от РНК к РНК называется репликацией или самоудвоением. Перенос информации между разными классами нуклеиновых кислот: ДНКРНК называется транскрипцией или переписыванием. Транскрипция бывает прямая от ДНК к РНК и обратная от РНК к ДНК. Перенос генетической информации от ДНК через РНК к белку называется центральным постулатом генетики.
24094. Обмен нуклеотидов 90 KB
  Обмен нуклеотидов. Источники нуклеотидов Поступление с пищей НК НП в желудке Белок как и все белки НК в 12перстной кишке под действием ДНКазы и РНКазы разщепляются за счет разрыва сложноэфирных связей в результате образуются нуклеотиды нуклеозиды очень редко компоненты нуклеотидов. Основное количество нуклеотидов идет de novo. Катаболизм нуклеотидов.
24095. Классификация гормонов 49.5 KB
  Внутри каждой группы выделяют еще группы гормонов.Белки паращитовидных желез паратгормон кальцитонин Глюкокортикоиды Минералокортикоиды Андрогены Эстрогены Катехоламины Тиреоидные гормоны Классификация гормонов. В составе белковопептидных гормонов можно выделить 3 фрагмента имеющих разное функциональное значение: Адресный фрагмент – гаптомер – обеспечивает поиск мест специфического действия но не вызывает биологических эффектов. На этом принципе основано действие антигормонов конкурентного типа.
24096. Синтез гормонов производных аминокислот 53.5 KB
  Синтез гормонов производных аминокислот. Синтез катехоламинов адреналин норадреналин Биосинтез тиреоидных гормонов Процесс синтеза складывается из следующих этапов: Фиксация йодидов крови железой и их окисление до элементарного йода. Отщепление тиреоидных гормонов от белка. Метаболизм аминокислотных гормонов.