 | Эта статья поднимает множество проблем. Пожалуйста, помогите улучшить его или обсудите эти проблемы на странице обсуждения . ( Узнайте, как и когда удалить эти сообщения-шаблоны ) ( Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения )
|
Классификатор представляет собой классификатор , который отображает входной данные в определенное subsumptive вывода категорий. [ Пример необходимость ] классификация происходит сначала на низком уровень с высоким конкретными частями входных данных. Затем классификации отдельных фрагментов данных систематически комбинируются и итеративно классифицируются на более высоком уровне до тех пор, пока не будет получен один результат. Этот окончательный результат представляет собой общую классификацию данных. В зависимости от применения-специфические детали, этот результат может быть одним из набора предопределенных выходов, одним из набора результатов, полученных в режиме онлайн, или даже новой новой классификацией, которую раньше не видели. Как правило, такие системы полагаются на относительно простые отдельные единицы иерархии, которые выполняют только одну универсальную функцию для классификации. В некотором смысле эти машины полагаются на мощь самой иерархической структуры , а не на вычислительные возможности отдельных компонентов. Это делает их относительно простыми, легко расширяемыми и очень мощными.
Заявление [ править ]
Существует множество приложений, которые эффективно реализуются с использованием иерархических классификаторов или их вариантов. Один из таких примеров - компьютерное зрение . Распознавание изображений - это то, с чем хорошо справляется иерархическая обработка . [ Править ] Причиной модель настолько хорошо подходит для этого приложения является то , что изображения могут интуитивно рассматривать как коллекцию из компонентов или объектов . Эти объекты можно рассматривать как коллекции более мелких компонентов, таких как фигуры , которые можно рассматривать как коллекции линий., и так далее. Это напрямую совпадает с принципом работы иерархической обработки. Если простая единица иерархии обработки может классифицировать линии на формы, то эквивалентная единица может преобразовывать формы в объекты (конечно, между ними есть некоторые промежуточные этапы, но идея есть). Таким образом, если вы расположите эти общие классификационные единицы в иерархическом порядке (с использованием ориентированного ациклического графа ), можно будет получить полную пошаговую классификацию от цветных пикселей до абстрактной метки того, что изображено на картинке.
Существует множество подобных приложений, которые также можно решить с помощью иерархической классификации, например, распознавание письменного текста [ требуется пояснение - неоднозначный термин ] , осведомленность роботов и т. Д. Возможно, что математические модели и методы решения проблем также могут быть представлены таким образом . [ необходима цитата ] Если это так, дальнейшие исследования в этой области могут привести к очень успешным автоматическим средствам доказательства теорем во многих областях . Такое развитие событий было бы очень мощным, [ по мнению кого? ] но пока неясно, как именно эти модели применимы.
См. Также [ править ]
- Дедуктивный классификатор
- Каскадные классификаторы
- Граненая классификация
Внешние ссылки [ править ]
- Иерархическая классификация - полезный подход для прогнозирования тысяч возможных категорий
