Нейросети и вейвлет

[astrgan 2]

Целесообразно обрабатывать изображение вейвлет преобразованием перед подачей его на вход нейросети. Чтобынс было легче классифицировать изображения.

Типа с помощью вейвлет преобразования находить признаки.

[Smorodov 579]

Лучше GHA или APEX. Можно и RBM та-же фигня примерно получится.

Из искусственных фильтров дискретное косинусное преобразование или фильтры Габора.

Если интересно матлабовские скрипты для APEX и GHA в аттаче.

GHA_AND_APEX.RAR

[astrgan 2]

А что такое GHA или APEX?

[Smorodov 579]

Методы обучения нейронной сети, позволяющие найти базис главных компонентов (своеобразные "слова" позволяющие в краткой форме представить информацию.).

Что-то типа такого (Результат, выданный алгоритмом APEX (25-и мерный базис)):

Любой блок размером со "слово" (здесь они 16х16) представляется в виде взвешенной суммы "слов" из словаря (координаты в базисе главных компонентов).

GHA - обобщенный Хеббовский алгоритм.

APEX - (Adaptive Principal components eXtraction) адаптивный метод извлечения главных компонент.

Описание и того и другого есть в книге C.Хайкин. "Нейронные сети. Полный курс.".

[mrgloom 242]

интересное свойство

do dimensionality reduction using e.g. Haar wavelets; in fact

this transform would preserve the Euclidean distance, since the Haar

wavelet basis is *orthogonal*

скорее всего нужно использовать фурье или вельветы только для уменьшения размерности, по идее это может как ухудшить(потеря данных при отбрасывании коэффициентов), так и улучшить(уменьшение влияния шума).