| OBRAZLARIN TANINMASININ NEYRON ŞƏBƏKƏLƏRİ.
Neyron şəbəkələrin tədqiqi ilə obrazların tanınması məsələsinin klassik qoyuluşu aşağıdakı kimi səslənir. “ Giriş neyronları” qatına tanınılan obrazın elementləri barəsində informasiya daxil olduqda çıxış qatında giriş obrazının aid olduğu obrazlar sinfinə müvafiq olaraq bir neyron həyəcanlanır. Hər bir obraz yalnız onun özünə məxsus və onu başqalarından fərqləndirən əlamətlərə malikdir.
GİRİŞВХОД
Əlamətlər
Sinif
а
Sinif1Клсс 1
SinifNКласс n
Müxtəlif tip qrafiki obrazların tanınması uzun müddət süni intellekdə aktiv tədqiqat oblastı olmuşdur.İnsan beyninin fəaliyyətini imitasiya edən ilk neyrobənzər sistemlər məhz həmin məsələnin həlli üçün yaradılmışlar.Neyron əsrinin başlanğıcında yaradılmış MARK-1 perseptronu bütün dünyada məşhurdur.
Hər bir obraz yalnız onun özünə məxsus və onu başqalarından fərqləndirən əlamətlərə malikdir.Əgər baxılan obrazın əlamətləri konkret sinifin obrazının əlamətinə yaxındırsa,misal üçün,”A”simvoluna,biz onu həmin sinfə aid edirik. Əlamət kimi təsvirin müvafiq parlaqlıq səviyyəsi və ya qavrama dərəcəsi təsvir sahəsində təsvirin xətlərinin və ya cizgilərinin olub olmamasını və s. misal göstərmək olar. Neyron şəbəkələrinin ierarxik strukturunda aşağıdakı səviyyə təsvirin sadə elementlərinin müşahidə olunması üçün nəzərdə tutlmuşdur. Bu elementlər sonrakı səviyyələrdə daha mürəkkəb elementlərlə kombinasiya olunurlar. Daha sonra isə həmin kombinasiyalara görə təsvirirn müəyyən obrazlar sinfinə aid olması müəyyən edilir. Ən geniş yayılmış obrazların tanınmasının neyron şəbəkələrinə BPFF tipli ( Backpropagation Feed Forward Neural Network ) göstərmək olar. Bu şəbəkələrdə əlifbanın hərflərinin və rəqəmlərin tanınması üçün istifadə olunur. Şəbəkə 3 neyron qatından ibarətdir.
Dostları ilə paylaş: | 
