Введение
Глава 1. Нейронные сети для анализа двумерных образов 14
1.1. Иерархические нейронные сети встречного распространения 17
1.1.1 .Неокогнитрон и его модификации 18
1.1.2. Свертывающие нейронные сети 22
1.1.3 .Иерархическая нейронная сеть с нелинейной операцией максимум25
1.2. Порождающие статистические модели 28
1.2.1. Машина Гельмгольца 29
1.2.2. Иерархическое смешение мнений экспертов 31
1.2.3.Иерархические фильтры Калмана 33
1.3. Рекуррентные модели 36
І.З.І.Модели с латеральным взаимодействием 38
1.3.2.Модели с вертикальными обратными связями 44
І.З.З.Модели с вертикальными и латеральными обратными связями 49
1.4. Выводы 55
Глава 2 Архитектура и алгоритмы функционирования иерархической ИНС 58
2.1. Структура иерархической ИНС 58
2.1.1.Рецептивный уровень 62
2.1.2. Уровень клеток локальных ориентации с переменным рецептивным полем (простых локальных ориентации) 65
2.1.3.Уровень максимальной активности S-нейронов 68
2.1.4.Слои свертки 70
2.1.5.Общая среда и видонастраиваемые клетки 75
2.1.6.Уровень восприятия классов 83
2.2. Функционирование системы 86
2.2.1.Алгоритмы обучения сети и модификации данных 88
2.2.2.Алгоритмы ассоциативного поиска 94
2.3. Выводы 97
Глава 3 Особенности работы с многоэлементными сценами 98
3.1. Модель восходящего внимания 98
3.2. Интеграция процессов фокусирования внимания и связывания фрагментов сцены 111
3.3. Выводы 116
Глава 4 Реализация и тестирование системы 117
4.1. Проектирование и программная реализация 117
4.2. Построение экземпляра модели 125
4.2.1.Топология сети 125
4.2.2.Настройка подсистемы внимания 128
4.3. Тестирование модели 131
4.4. Выводы 140
Заключение 142
Список используемых источников
