Názory k článku Biologické algoritmy (7) - Neocognitron

jen jsem uplne nepochopil, jakym zpusobem se to uci a jak se ridi to rozmazavani (prilis mnoho rozmazavani by urcite skodilo -- jak to tedy pozna jak moc je treba rozmazavat?).

S tim ucenim mi zejmena neni jasne, zda-li musim naucit znak ve vsech moznych posunutich a zmensenich, nebo jestli treba nahodou vahy (ktere podle obrazku tesne pod reklamou se snehulakem jsou zrejme nenulove jen pro nejake okoli neuronu) nejsou sdilene pro vsechny neurony danne vrstvy. To by pak vysvetlovalo invarinaci na posunuti (ale ne na zmenu meritka).

pokial chcete podrobnosti odporucam http://www.kiv.zcu.cz/studies/predmety/uir/NS/Neocognitron/cz/index.html

V praxi sa neocognitron uz velmi nepouziva, skorej sa pouzivaju nastupcovia: Konvolučne siete, ktoré sa daju učit pomocou backpropagation. Pripadne uplne nove Hlboke siete (Deep belief network, pripadne siete z autoencoderov), mozno to autor v nejakom dalsom diele spomenie...

To mi taky neni jasne - pokousel jsem se napriklad napsat rozpoznavani xichtu, ale problem byl v tom ze to rozpoznavalo xichty vsude mozne - ruzne prirodni tvary v krajine nebo i zahyby na satech to identifikovalo jako xichty.

Jak jsem to psal - vzal jsem spoustu xichtu, naregistroval je na sebe, pak jsem to rozlozil na ty jednotlive smery a zjistil ze nejcharakteris­tictejsi pro xicht jsou ty vodorovne smery v miste oci a ust.

Pak jsem udelal linearni regresi z tech mist kde to bylo nejcharakteris­tictejsi (nejsilnejsi pozitivni nebo negativni korelace), ale prave to takhle haprovalo.

Mozna to bylo tim ze jsem to udelal jen z toho 1 smeru horizontalne? Kdybych to udelal i svisle a sikmo tak by se to chytalo na nos a okraje tvare? tam jsem si vsim take silne korelace

No cekal jsem ze to bude jednodussi, nechtelo se mi s tim dal hrat protoze to v zasade moje aktualni problemy neresi, tak jsem se na to vykaslal :)

Jednu implementaci uz mam v hlave - kouknu a vidim - tak to snad staci :)

No cekal jsem ze to bude jednodussi, nechtelo se mi s tim dal hrat protoze to v zasade moje aktualni problemy neresi, tak jsem se na to vykaslal :)

Mam to chapat tak, ze pokracovani Tveho clanku se uz nedockame? Byl jsem dost zvedavy s cim prijdes....

To je přesně důvod, proč jsem k tomu nikdy nepřičuchl. Kde je praktický příklad v Javě? Takový captcha řešič by pomohl ne jedné sms aplikaci.

Neuvedení příkladu je captchou proti script kiddies, kteří obcházejí captchu ;-)

Tohle se v praxi nepoužívá, jednak tomu nikdo nerozumí, jednak už existují použitelnější metody, viz konvoluční sítě: LeNet atd, což vychází z tohoto výzkumu, ale je to jednodušší a učí se to pomocí metod podobných metodám pro klasické dopředné neuronové sítě.

Skvělý článek jakožto skvělý celý seriál. Je to fakt zajímavé téma a sem rád, že si o tom můžu přečíst taky něco v češtině. Díky moc

Hehe ten jsem na Wikipedii dal ja pred nedavnem a ted vidim uz je pouzity v clanku na Rootu :)

Ta detekce tvaru je prevzata z V2 (sekundarni vizualni kura, Brodmannova area 18 tusim)?

Snazil jsem se o tom neco najit, docetl jsem se jenom ze se tam detekuje popredi vs. pozadi, jednoduche tvary (rohy? krizeni?) a snad tusim barvy, ale detailnejsi popis se mi sehnat nepodarilo.

Mas od toho nekde detailnejsi popis? Nejlepe schema zapojeni, jako bylo u stareho televizoru Junost 402B? :-P Servisni manual? ;-)

bylo by super kdyby bylo pokračování tohoto seriálu :-)

Som za