Основы теории нейронных сетей

       

Применение


Обратное распространение было применено в широкой сфере прикладных исследований. Некоторые из них описываются здесь, чтобы продемонстрировать богатые возможности этого метода.

Фирма NEC в Японии объявила недавно, что обратное распространение было ею использовано для визуального распознавания букв, причем точность превысила 99%. Это улучшение было достигнуто с помощью комбинации обычных алгоритмов с сетью обратного распространения, обеспечивающей дополнительную проверку.

Достигнут впечатляющий успех с Net-Talk системой, которая превращает печатный английский текст в высококачественную речь. Магнитофонная запись процесса обучения сильно напоминает звуки голоса ребенка на разных этапах обучения речи.

Обратное распространение также использовалось в машинном распознавании рукописных английских слов. Буквы, нормализованные по размеру, наносились на сетку, и брались проекции линий, пересекающих квадраты сетки. Эти проекции служили затем входами для сети обратного распространения. Сообщалось о точности 99,7% при использовании словарного фильтра.

Обратное распространение успешно применяется при сжатии изображений, когда образы представляются одним битом на пиксель, что явилось восьмикратным улучшением по сравнению с входными данными.




Обратное распространение было применено в широкой сфере прикладных исследований. Некоторые из них описываются здесь, чтобы продемонстрировать богатые возможности этого метода.

Фирма NEC в Японии объявила недавно, что обратное распространение было ею использовано для визуального распознавания букв, причем точность превысила 99%. Это улучшение было достигнуто с помощью комбинации обычных алгоритмов с сетью обратного распространения, обеспечивающей дополнительную проверку.

Достигнут впечатляющий успех с Net-Talk системой, которая превращает печатный английский текст в высококачественную речь. Магнитофонная запись процесса обучения сильно напоминает звуки голоса ребенка на разных этапах обучения речи.

Обратное распространение также использовалось в машинном распознавании рукописных английских слов. Буквы, нормализованные по размеру, наносились на сетку, и брались проекции линий, пересекающих квадраты сетки. Эти проекции служили затем входами для сети обратного распространения. Сообщалось о точности 99,7% при использовании словарного фильтра.

Обратное распространение успешно применяется при сжатии изображений, когда образы представляются одним битом на пиксель, что явилось восьмикратным улучшением по сравнению с входными данными.

<



Содержание раздела