Mạng thần kinh nhân tạo cho phân lớp màu sắc part 7

Dùng hệ thống, với các trọng số "WTSST.DAT" có sẵn trên đĩa, để kiểm tra liệu hệ thống này có thể "nhận ra " sắc màu skin như được cho trong "TINT2.DAT". 2. Phát triển một chương trình C mà dùng một hệ thống nhiều lớp để sửa lại một cách có lựa chọn một màu đặc biệt.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Mạng thần kinh nhân tạo cho phân lớp màu sắc part 7 if (NL[L-1]!=1) printf(\noutput # %d,i); printf(\ndesired=%d actual=%f error=%f, d[k+i*M],y[Nt2+i],error); } getch(); } /*k-loop*/ } Bµi tËp 12.2 1. Dïng hÖ thèng, víi c¸c träng sè WTSST.DAT cã s½n trªn ®Üa, ®Ó kiÓm tra liÖu hÖ thèng nµy cã thÓ nhËn ra s¾c mµu skin nh­ ®­îc cho trong TINT2.DAT. 2. Ph¸t triÓn mét ch­¬ng tr×nh C mµ dïng mét hÖ thèng nhiÒu líp ®Ó söa l¹i mét c¸ch cã lùa chän mét mµu ®Æc biÖt. Dïng hÖ thèng x¸c ®Þnh b»ng c¸c träng sè chøa trong WTSS.DAT ¸p dông trªn ¶nh AUTHOR.IMG 3. LËp l¹i ch­¬ng tr×nh 12.3 PERNCONJG.C dïng thuËt to¸n Davidon - Fletcher - Powell ®Ó thay thÕ . L­u l¹i ch­¬ng tr×nh vµo file PERNDFP.C. 4. KiÓm tra PERNDFP.C trªn TINT2.DAT. 12.7 Qu¸ tr×nh nhËn biÕt ThËt kh«ng râ rµng l¾m lµ t¹i sao sù nhËn biÕt l¹i chiÕm mét vÞ trÝ quan träng trong mèi quan t©m cña con ng­êi. Dï cã thÕ nµo th× qu¸ tr×nh nhËn biÕt lu«n lu«n ®­îc kÕt hîp mét c¸i tªn hoÆc mét c¸ch gäi nµo ®ã. §Ó x¸c ®Þnh mét vËt thÓ, cho vÝ dô, lµ qu¸ tr×nh xö lý kÕt hîp gi÷a nhËn ra h×nh d¹ng vµ kÕt hîp víi mét c¸i tªn ®Æc biÖt. C©u hái lµ: b¹n cã cÇn ph¶i biÕt tÊt c¶ c¸c h×nh d¹ng kh¸c nhau ®Ó nhËn ra h×nh d¹ng cña mét vËt thÓ? Trong thuËt to¸n nhËn biÕt ®· dïng (thuËt to¸n nµy còng ¸p dông quy t¾c delta), tÊt c¶ d÷ liÖu biÓu diÔn cho mét mµu ®Æc biÖt vµ d÷ liÖu biÓu diÔn cho tÊt c¶ c¸c mµu kh¸c cßn l¹i cÇn ph¶i ®­îc biÕt. §iÒu nµy cã vÎ h¬i kh¸c víi c¸ch mµ chóng ta nhËn biÕt. Cã vÎ nh­ chóng ta kh«ng cÇn nh÷ng th«ng tin ngoµi th«ng tin x¸c ®Þnh cÊu tróc mét líp mµu ®Æc biÖt mµ chóng ta muèn nhËn biÕt. C¸c d÷ liÖu vÒ ph©n líp ®èi t­îng hoÆc c¶m nhËn mµu s¾c sÏ cã thÓ d¹y cho hÖ thèng thÇn kinh vÒ mét ®èi t­îng ®Æc biÖt, hoÆc mµu s¾c, mµ kh«ng cÇn mét sù tham kh¶o c¸c ®iÓm ngoµi tËp hîp nµy. Trong sù quan s¸t cña t«i, t«i nhËn ra r»ng trÎ em b¾t ®Çu nhËn ra rÊt sím sù kh¸c nhau vÒ h×nh 321 d¹ng cña c¸c vËt thÓ biÓu diÔn c¸c ký tù cña b¶ng ch÷ c¸i, mçi ký tù mét thêi ®iÓm. Ph­¬ng ph¸p nhËn biÕt lµ c«ng nhËn, tiÕp nèi nhau bëi c¸c lÇn ®Æt tªn. Sù kÕt hîp cña h×nh d¹ng, c¶m nhËn hoÆc c¶m gi¸c víi gäi tªn lµ mét xö lý ®Æc biÖt cho nhËn d¹ng. Chó ý lµ nÕu b¹n nghe giäng nãi cña mét ng­êi trªn ®iÖn tho¹i lÇn ®Çu tiªn, vµ ng­êi gäi cho b¹n tªn cña anh hoÆc c« ta th× suy nghÜ ®Çu tiªn cña b¹n lµ t­ëng t­îng ra mét khu«n mÆt víi c¸i tªn Êy - mét khu«n mÆt mµ trÝ t­ëng t­îng cña b¹n t¹o ra trªn c¬ së cña kÕt hîp cña giäng nãi vµ tªn gäi. Sau nµy, khi b¹n gÆp ng­êi ®ã, mét c©u nãi cöa miÖng hay dïng lµ B¹n hoµn toµn kh«ng gièng nh­ t«i ®· nghÜ. §iÒu ®ã cã nghÜa lµ sù gÆp gì nµy ®· hoµn thµnh mét nhËn biÕt. Mét c¸i tªn th× g¾n víi mét vËt thÓ vµ mét vËt thÓ sÏ tù ®éng ®­îc g¾n víi mét c¸i tªn. §iÒu ®ã cã nghÜa lµ nhËn biÕt trong tr­êng hîp nµy lµ mét ph­¬ng ph¸p cßn xa míi hoµn thiÖn nh­ nhËn biÕt x¸c ®Þnh b»ng thuËt to¸n ®­îc miªu t¶ trong phÇn tr­íc. Trong kinh nghiÖm cña m×nh, qua qu¸ tr×nh theo dâi con trai t«i lín lªn vµ ph¸t triÓn, t«i nhí l¹i r»ng khi con t«i vµo kho¶ng mét tuæi r­ìi, ch¸u th­êng ®i vµo bÕp tr­íc giê ®i ngñ vµ b¾t ®Çu chØ vµo mét vËt nµo ®ã. T¹i tuæi nµy, kh¶ n¨ng thÓ hiÖn b»ng lêi nãi cña ch¸u cßn rÊt h¹n chÕ. C h¸u ®Çu tiªn chØ vµo mét chiÕc ghÕ, t«i lËp tøc gäi tªn cña vËt nµy cho ch¸u. Ch¸u nh¾c l¹i tõ ghÕ, vµ tiÕp tôc chØ vµo mét vËt kh¸c. T«i cho tªn cña vËt, ch¸u nh¾c l¹i. Ch¸u quay l¹i víi vËt thÓ ®Çu tiªn, thèt ra tªn, sau ®ã quay sang víi vËt thÓ thø hai vµ l¹i gäi tªn. §iÒu nµy cø tiÕp tôc diÔn ra cho ®Õn khi mµ nã c¶m thÊy nã ®· häc ®ñ cho ngµy h«m Êy. C¸i c¸ch nhËn biÕt b»ng c¸ch tù gäi tªn mµ t«i ®· chøng kiÕn nµy ®· lµm cho t«i suy nghÜ tíi tËn h«m nay. Tõ kinh nghiÖm nµy, t«i nhËn thÊy r»ng sù nh×n nhËn vËt thÓ vµ gäi tªn ph¶i lu«n lu«n ®i liÒn víi nhau. Cã lÏ phÇn lín lµ ch¸u muèn nh×n nhËn vËt thÓ, cã lÏ phÇn lín lµ ch¸u muèn t¹o ra mét c¸i tªn cho chóng (ng«n ng÷ trÎ em); ch¸u chØ muèn biÕt b»ng c¸ch nµo t«i gäi ®­îc tªn cña vËt thÓ - vµ cã thÓ ch¸u sÏ cã thÓ giao tiÕp hoµn thiÖn h¬n víi t«i hoÆc cã thÓ ®ã chØ lµ mét sù tß mß cè h÷u (mét ®iÒu rÊt khã thÓ m« pháng b»ng m¸y tÝnh). 12.8 NhËn biÕt theo ph©n nhãm Kh«ng cã mét cÊu tróc sinh lý häc hoÆc hiÓu biÕt nµo chøng minh cho gi¶ thiÕt cho r»ng tÊt c¶ c¸c tÕ bµo thÇn kinh ®Òu gièng nhau vµ cã thÓ biÓu diÔn b»ng mét hµm xichma, hoÆc tÊt c¶ c¸c tÝn hiÖu vµo ®­îc nh©n víi c¸c träng sè. TÕ bµo thÇn kinh nh­ chóng ta biÕt cã c¸c h×nh d¹ng kh¸c nhau vµ ®ãng c¸c vai trß kh¸c nhau. §iÒu nµy cho phÐp chóng ta cho ra mét lý thuyÕt míi. Dùa trªn kÕt luËn trong phÇn tr­íc, mét cÊu tróc kh¸c vµ mét thuËt to¸n 322 nhËn biÕt ®· ®­îc ph¸t triÓn bëi Abou-El-Nasr. CÊu tróc nµy cã tªn gäi lµ LBAQ - nhËn biÕt b»ng c¸ch ®Æt ra c¸c c©u hái. Nã gièng nh­ thuËt to¸n ph©n nhãm m« t¶ bëi Hartigan, vµ ®­îc ¸p dông trong ph©n líp Carpenter/Grossberg. ThuËt to¸n nµy theo c¸c b­íc sau: 1. ChØ ra c¸c ®Æc ®iÓm hoÆc thuéc tÝnh cña mét ®Çu vµo ký hiÖu cho ®èi t­îng cÇn ph©n líp. 2. C¸c ®Æc ®iÓm nµy ®Þnh nghÜa trung t©m cña nhãm ®Çu tiªn. Cho mét hÖ thèng hai ®Çu vµo: w[0][0]  xp[0] (12.24) w[0][1]  xp[1] ë ®©y xp[0] vµ xp[1] lµ ®Æc ®iÓm cña s¬ ®å mµu ®· cho. Nh÷ng th«ng sè nµy lµ x vµ y trong bµi to¸n ph©n líp mµu cña chóng ta. Mçi nhãm ®­îc ®Þnh nghÜa b»ng t©m, b¸n kÝnh, vµ sè ®iÓm cña nhãm. 3. B­íc tiÕp theo NÕu d  ([0][0]  xp[0]) 2  ([0][1]  xp[1]) 2  radius (12.25) th× ®iÒu chØnh t©m ®iÓm cña nhãm theo c«ng thøc  [ i ][ j ]  (  [ i ][ j ]  n  xp [ j ]) /( n  1 ) ë ®©y i = 0,1,...,sè nhãm j = 0,1 (12.26) vµ t¨ng sè ®iÓm cña nã. MÆt kh¸ ...