• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Методы классификации с направленным перебором альтернатив на основе вероятностной нейросетевой модели кусочно-однородных объектов

2015

Исследуется проблема низкой вычислительной эффективности современных методов классификации сложных (кусочно-однородных) объектов (таких как изображения, речевые сигналы) при наличии в обучающей выборке малого количества эталонов для каждого класса и большого числа классов (тысячи альтернатив). На основе асимптотических свойств вероятностной нейросетевой модели кусочно-однородного объекта предлагается реализовать новый алгоритм приближенного поиска ближайшего соседа, являющийся модификацией предложенного автором ранее метода направленного перебора.