Multimedya Veri Temsili – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Multimedya Veri Temsili, Sınıflandırma ve Füzyon için Yararlı Sinir Ağı Yaklaşımları

Bu bölümde, YSA’lar tarafından benimsenen çeşitli istatistiksel öğrenme tekniklerini tartışacağız. Bu teknikler aracılığıyla, makinelere aynı nesnenin veya modelin olası varyasyonlarını otomatik olarak yorumlaması ve temsil etmesi öğretilebilir.

Bu yapay sinir ağlarından bazıları (örneğin, kendi kendini organize etme özellik haritası), geleneksel istatistiksel kümeleme ve parametre tahmin tekniklerinden (örneğin, vektör niceleme (VQ) ve beklenti maksimizasyonu) doğal bir evrim olarak algılanabilir. Bu yapay sinir ağları, performansı artırmak için geleneksel örüntü tanıma tekniklerine (örn. aktif kontur modeli) dahil edilebilir.

Multimedya Veri Temsili

Öğrenme açısından, sinir ağları denetimsiz öğrenme ve denetimli öğrenme ağları olarak gruplandırılır. Statik özellik çıkarma, kullanıcıların uyarlanabilir ve dinamik özellik çıkarma araçlarına ihtiyaç duyabileceği uyarlanabilir bir ortam için genellikle yetersizdir.

Denetimsiz nöral teknikler, dinamik özellik çıkarımına çok uygundur. SOFM, istatistiksel veri kümelemenin (vektör niceleme ve PCA gibi) avantajlarını ve yerel süreklilik kısıtlamasını (aktif kontur modeli aramasında empoze edildiği gibi) birleştiren denetimsiz bir NN’nin bir temsilcisidir.

Kendi Kendini Düzenleyen Özellik Haritası (SOFM)

Bir SOFM oluşturmanın temel fikri, rekabetçi öğrenme (kümeleme) kuralına mahalle veya tarih açısından bir dereceye kadar hassasiyet katmaktır. Bu, tamamen kaydedilmemiş nöronlardan kaçınmanın bir yolunu sağlar ve özellik eşlemede (veya veri kümelemede) korunması gereken belirli topolojik özelliklerin geliştirilmesine yardımcı olur.

Bir girdi modelinin n özelliği olduğunu ve n boyutlu bir model uzayında bir x vektörü ile temsil edildiğini varsayalım. Ağ, girdi modellerini bir çıktı alanına eşler. Bu durumda çıktı alanının, belirli bir topolojik sıralamaya sahip olan 1B veya 2B çıktı düğümleri dizisi olduğu varsayılır.

Soru, sıralı ilişkinin korunabilmesi için bu verilerin nasıl kümeleneceğidir. Kohonen, merkezlerin (bir SOFM’nin çıktı düğümleri tarafından temsil edilen) yanal olarak etkileşime girmesine izin vermeyi önerdi ve bu da, başlangıçta biyolojik bir modelden ilham alan kendi kendini organize eden özellik haritasına yol açtı.

Alma aşamasında, tüm çıkış nöronları ağırlıklar ile giriş vektörü arasındaki Öklid mesafesini hesaplar ve kazanan nöron en kısa mesafeye sahip olandır.

SOFM, hedef nöronların bir mahallesine bağlanan tüm ağırlıkları güncelleyerek, komşu nöronların aynı girdi modeline daha duyarlı olmasını sağlar. Sonuç olarak, komşu düğümler arasındaki korelasyon geliştirilebilir. Böyle bir korelasyon kurulduktan sonra, bireysel düğümlerin daha güçlü bir kimliğine sahip olma arzusuna bağlı olarak bir mahallenin boyutu kademeli olarak azaltılabilir.

Uygulama örnekleri: SOFM’lerin başarılı uygulamalarının birçok örneği vardır. Daha spesifik olarak, SOFM ağı, nihai olarak bir işleme prosesinin performansını belirleyen titreşim ölçümlerini analiz ederek bir testere bıçağının kalitesini değerlendirmek için kullanıldı.

Veri modelleme Nedir
Raster veri nedir
Veri modelleri
Raster veri örnekleri
Vektör veri ve raster veri arasındaki farklar
Veri modelleme örnekleri
Kavramsal veri modeli Nedir
Cbs raster veri Nedir

SOFM’lerin en büyük avantajı, denetimsiz öğrenme yetenekleridir ve bu da onları makine sağlığı izleme durumları için ideal kılar (örneğin, tıbbi görüntülerde yenilik tespiti daha sonra çevrimiçi olarak gerçekleştirilebilir veya sınıflar tanı koymak için etiketlenebilir). İyi bir sistem yapılandırma algoritması, maksimum ekonomi ile gerekli performansı ve güvenilirliği üretir.

Gerçek tasarım değişiklikleri, başarısızlık riskini azaltmak için sıklıkla minimumda tutulur. Sonuç olarak, geçmiş tasarımların konfigürasyonlarını, bileşenlerini ve malzemelerini analiz etmek önemlidir, böylece iyi yönler yeniden kullanılabilir ve zayıf olanlar değiştirilir. Bir SOFM’ye dayalı genel bir yapılandırma değerlendirme yöntemi başarıyla rapor edilmiştir.

Farklı diziler için benzersiz dağıtılmış yanıt kalıpları oluşturmak amacıyla aktivasyon tutma ve bozulmaya sahip SOFM mimarisi, ikili ve gerçek sayıların rasgele dizileri ile İngilizce kelimelerin fonemik temsilleri arasında eşleme için başarıyla önerilmiştir.

Çeşitli giriş sinyallerinin uzamsal olarak düzenlenmiş iç temsillerini ve doğrusal olmayan ilişkilerini etkili bir şekilde oluşturma özelliğine sahip, seçici öğrenilebilir bir SOFM kullanarak, bozulma modellerinin varlığından bağımsız olarak etkili doğrusal olmayan şekil restorasyonunun mümkün olduğu pratik ve genelleştirilmiş bir yöntem önerildi. Başarılı uygulamaların başka birçok örneği var.

Kendi Kendini Düzenleyen Ağaç Haritası (SOTM)

Hiyerarşik bir yapıya sahip kendi kendini organize eden ağaç haritası (SOTM) SOFM için motivasyon, Kohonen’in orijinal SOFM için motivasyonundan farklıdır – parametrik olmayan bir regresyon modelidir, ancak segmentasyona ve diğer görüntülere yol açan doğru kümeleme/sınıflandırma için etkili bir araçtır. /multimedya işleme uygulamaları.

SOFM iyi bir kümeleme yöntemidir, ancak bir girdi vektörü dağılımı belirgin bir maksimuma sahip olduğunda bazı istenmeyen özelliklere sahiptir. En iyi eşleşme hesaplamalarının sonuçları, haritadaki düğümlerin bir kısmında yoğunlaşma eğilimindedir.

Bu nedenle, sıfır yoğunluklu alanlarda bulunan referans vektörler, çevredeki sıfır olmayan dağılım alanlarından gelen girdi vektörlerinden etkilenebilir. Bu tür fenomenler büyük ölçüde SOFM’nin parametrik olmayan regresyon doğasından kaynaklanmaktadır.

Yukarıda belirtilen sorunların üstesinden gelmek için ağaç yapılı SOFM’ler önerilmiştir. Tipik bir örnek SOTM’dir [54]. SOTM’nin temel özelliği, girdi verilerinin daha iyi uydurulmasını sergilemesidir.

SOTM’de, çıktı düğümleri arasındaki ilişkiler öğrenme sırasında uyarlamalı olarak tanımlanır. Ağda kullanıcı tarafından önceden tanımlanmış ve sabit sayıda düğüm bulunan SOFM’den farklı olarak, düğüm sayısı, girdi verilerinin dağılımına dayalı olarak öğrenme süreci tarafından otomatik olarak belirlenir.

Kümeleme algoritması, izole edilmiş bir düğümden başlar ve ağacı oluşturmak için kök düğümden yaprak düğümlere kadar bir hiyerarşi kontrol işlevine göre en yakın kalıpları veya grupları birleştirir.

Önerilen yaklaşım, küme merkezlerini doğru bir şekilde yerleştirme yetenekleri ve SOFM’nin topoloji koruma özelliği ile K-ortalamalarının avantajına sahiptir. SOTM ayrıca belirgin bir şekilde yapılandırılmış yoğunluk fonksiyonlarının daha iyi ve daha hızlı bir şekilde tahmin edilmesini sağlar.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör