Mustererkennung mit neuronalen netzen

Techniken zum Transformieren der Roh-Feature-Vektoren (Feature-Extraktion) werden manchmal vor der Anwendung des Musterübereinstimmungsalgorithmus verwendet. Beispielsweise versuchen Feature-Extraktionsalgorithmen, einen Feature-Vektor mit großer Dimensionalität in einen Vektor mit kleinerer Dimensionalität zu reduzieren, der einfacher zu handhaben ist, und kodiert weniger Redundanz mithilfe mathematischer Techniken wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA). Der Unterschied zwischen Feature-Auswahl und Feature-Extraktion besteht darin, dass die resultierenden Features nach der Feature-Extraktion eine andere Art als die ursprünglichen Features haben und möglicherweise nicht leicht interpretierbar sind, während die Features, die nach der Feature-Auswahl übrig bleiben, einfach eine Teilmenge der ursprünglichen Features sind. Beim maschinellen Lernen ist die Mustererkennung die Zuordnung einer Beschriftung zu einem bestimmten Eingabewert. In der Statistik wurde 1936 zu diesem Zweck eine diskriminierende Analyse eingeführt. Ein Beispiel für die Mustererkennung ist die Klassifizierung, bei der versucht wird, jeden Eingabewert einer bestimmten Gruppe von Klassen zuzuweisen (z. B. bestimmen, ob eine bestimmte E-Mail “Spam” oder “Nicht-Spam” ist). Die Mustererkennung ist jedoch ein allgemeineres Problem, das auch andere Arten von Ausgaben umfasst. Andere Beispiele sind die Regression, die jeder Eingabe eine realwertige Ausgabe zuweist.

[2] Sequenzbeschriftung, die jedem Element einer Sequenz von Werten [3] eine Klasse zuweist (z. B. Teil der Sprachmarkierung, die jedem Wort in einem Eingabesatz einen Teil der Sprache zuweist); und Parsing, das einem Eingabesatz einen Analysebaum zuweist und die syntaktische Struktur des Satzes beschreibt. [4] Ich habe Ihren Artikel über Muster- und Gesichtstechnologie heruntergeladen. Ich habe ein Patent, das die Mustertechnologie in ihren Spezifikationen beschreibt. Dosis ein Foto, das sich auf ein Foto konzentriert, als Bild betrachtet werden und unter Ihre Überschriften als Bestandteil der Gesichts-/Mustertechnologie kommen.? Dank Ron Langford Classification ist die letzte Stufe der Mustererkennung. Dies ist die Phase, in der ein automatisiertes System deklariert, dass das eingegebene Objekt zu einer bestimmten Kategorie gehört. Es gibt viele Klassifizierungsmethoden in diesem Bereich. Klassifizierungsmethodenentwürfe basieren auf den folgenden Konzepten. In diesem Artikel beschämte ich mich mit der Anerkennung konkreter Gegenstände. Zu den Anwendungen gehören Fingerdruckidentifikation, Spracherkennung, Gesichtserkennung, Zeichenerkennung, Signaturerkennung und Klassifizierung von Objekten in wissenschaftlichen/forschungsbereichen wie Astronomie, Ingenieurwesen, Statistik, Medizin, maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke.