Fayras писал(а):несовсем понятно как сеть с нейронами завязанными на понятия будет чтото из этого делать.. для этого она (сеть) должна быть свободна в выборе что учить или нет..
как то подробнее можно этот вопрос осветить?
здесь аналогия с поисковой системой - все операции, делает " паук" или машина логического вывода -в том числе непрерывно собирает и анализирует сцены
Fayras писал(а):совершеннейши заинтригован
каким образом вы собираетесь совмещать изображения и их признаки (в векторном формате) и понятия\описания в одной сети, не просто же привязываете условный признак к условному нейрону..? для хранения этих самых признаков на нейронах уже нужна очень не хилая сеть, если вы конечно планируете чтобы сеть и вдальнейшем могла выделять эти признаки из окружения.
Ну любое изображение можно разложить на признаки
которых немного,может быть как букв в алфавите
вот например в книге Арбиб. М. Метафорический мозг
(кстати соавтор Калмана ,которого мы знаем по фильтру)
показаны всего три типа узлов декомпозиции изображений - это тип Y,"стрелка",тип Т
Методы анализа изображения - это морфология Серра т е морфологические операторы хочу попробовать
Совместить изображения и текст в одной базе это несложно,
например можно записать из каких узлов обьект состоит ,и где на каком месте эти узлы находятся(естественно сначала его нужно преобразовать к какому то единому внутреннему размеру) - все это в текстовом формате
-это будет "сенсор" на определенный тип обьекта