Постарнак Д. Шапцев В.А.
Планирование экспериментов по исследованию алгоритма вероятностной нейронной сети адаптивного резонанса
Докладчик: Постарнак Д.
В докладе обосновывается план эксперимента по оценке эффективности оригинального метода распознавания образов [1], обеспечивающего ускорение классификации на базе нейрон¬ных сетей адаптивного резонанса (PART [2,3]).
Принципиальной основой эксперимента является фиксация результатов распознавания графических образов после обучающей процедуры и различного рода зашумлённостей (искажений) образов.
Число попыток распознавания определяется методами математической статистики.
Показателями, оцениваемыми в процессе набора статистики, являются:
- точечная оценка вероятности успешного распознавания;
- интервальная оценка этой вероятности;
- степень устойчивости этих показателей к изменению характера шума;
- вариативность первых всех показателей при изменении класса образов.
Представляется интересными зависимости этих показателей от объёма обучающей выборки и полноты данных об объектах.
В процессе экспериментов будет фиксироваться время работы алгоритма для оценки требуемой производительности вычислителя.
Цель выступления – обсуждение корректности постановки задачи.
Список литературы.
1. Постарнак Д.В. Критический анализ моделей нейронных сетей // Вестник ТюмГУ. 2012. № 4. С. 162-167.
2. Терехов C.A. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей // Лаборатория искусственных нейронных сетей НТО-2.
- Снежинск: ВНИИТФ, 1998. - 66 с.
3. Постарнак Д.В. Метод выбора направления для ускорения классификации с помощью вероятностной нейронной сети адаптивного резонанса // Математическое и информационное моделирование: сборник научных трудов. 2013. №13. С. 218-229.
| Тезисы доклада: | abstracts_247003_ru.pdf |
К списку докладов
