Теория и практика распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэроснимков

empty-line/>

где D(t) – индикатор, определенный равенством (2.1), а r – параметр обучения, принимающий значения меньшие 1.

Описанный выше алгоритм – это алгоритм градиентного спуска, который ищет параметры, чтобы минимизировать ошибку. Алгоритм итеративный. Формула итераций выводится следующим образом.

Введем риск

где суммирование идет по числу опытов (t – номер опыта), при этом задано максимальное число опытов – Т.

Подставим вместо F формулу для персептрона, вычислим градиент по w. В результате мы получим указанную выше формулу перенастройки весов.

В процессе обучения вычисляется ошибка ?(t)=D(t) – y(t).

Рисунок 2.8 – График изменения ошибки в процессе обучения нейросети

На рисунке 2.8 изображен график, показывающий, как меняется ошибка в ходе обучения сети и адаптации весов. На нем хорошо видно, что, начиная с некоторого шага, величина ?(t) равна нулю. Это означает, что персептрон обучен.

2.9. Дешифрирование объектов с помощью технологий искусственного интеллекта

При автоматизированном (автоматическом) дешифрировании изображений решаются задачи, которые по классификации Гонсалеса и Вудса делятся на задачи высокого и низкого уровня. К задачам высокого уровня относятся:

Конец ознакомительного фрагмента.