Легенда:
 новое сообщение
 закрытая нитка
 новое сообщение
 в закрытой нитке
 старое сообщение
|
- Напоминаю, что масса вопросов по функционированию форума снимается после прочтения его описания.
- Новичкам также крайне полезно ознакомиться с данным документом.
Входов не 100000, а в среднем - 50 20.06.10 05:17 Число просмотров: 2723
Автор: Zef <Alloo Zef> Статус: Elderman
|
> это называется нейросеть, ага.
К нейроноам это не имеет никакого отношения, так же, как и регрессионный анализ. "Нейросеть" - это сеть из вышеописанных компараторов. И - только.
> гугл говорит что у мухи 250 тысяч нейронов, если для
> указанных навигационных операций достаточно 64 нейронов, то
> еще пару сотен тысяч остается на все остальное.
Нервная система насекомого состоит из идущего вдоль брюшной стенки ствола, на котором расположены парные Ганглии, отвечающие, каждый, за 1 сенмент или пару органов: жвалы, усы, глаза (окологлоточное кольцо), затем по ганглию на сегмент (там где есть ноги и крылья - большие, где нет - маленкие) и последний - за гениталии. Ганглии обмениваются информацией через ствол, но работоспособны автономно, что доказывается, например, тем, что если отрезать мухе голову, координация движений лап не зментся. Богомол, например, если кормить его через пипетку, способен жить без головы несколько недель, при этом у него сохранятся даже хватательные рефлексы передних лап. А вот, летать без головы насекомое не может. Во всяком случае, "запустить" крылья или, хотя бы, жужжальца безголовой мухе мне не удалось.
Пресловутые 64 нейрона, это, как раз, те, которые осуществляют связь глазных ганглиев с нервным стволом. Собственно, обрабрткой зрительной информации занимается значительно большее (примерно, половина всех имеющихся) нейронов, организованные в 2 взаимосвязанные слоистые конические структуры.
Алгоритм работы этих структур - следующий:
в процессе передачи картинки вглубь от слоя к слою вычисляются 2х мерные вектора движения каждого пиксела, смежные пикселы с равными вектрами объединяются в блоки. Затем на основании информации от другого глаза и предыдущих картинок вычисляются 3х-мерные вектора блоков, смежные блоки с равными векторами сводятся в "суперблоки". Таким образом получается минимальный набор векторов, которые затем проверяются на возможность пересечения с собственной траекторией движения. На основе того вектора, который дает самое раннее пересечение вычисляется вектор уклонения от препятствия и формируется команда конечностям, которая и передается указанными 64 нейронами. Этот алгоритм уже опробован на дронах и показал замечательные результаты.
Весь прикол в том, что он никакого отношения к распознаванию образов не имеет, а структуры, которая реализовала бы искомый алгоритм у мухи, просто, нет!
Как осуществляется распознавание? Сначала на изображении выделяются контуры, как линии, соединяющие точки с наибольшими градиентами яркости. Затем линии "разбираются" на последовательности типизирванных элементов: отрезков прямых, дуг, ломанных, размытых... Из них строятся 3х-мерные графы, котрые сводятся в матрицы, по проценту совпадния матриц с эталонами и осуществляется распознавание. Для этого в "редьке" должно следовать расширение, в котором будет осуществляться распараллеленное наложение матриц на эталоны и хранение этих самых эталонов.
Плюс - механизм формирования новых эталонов и прошивки их в долговременную память, которого у насекомых просто нет, поскольку он появляется только в сером веществе мозга высших позвоночных.
|
|
|
подробно о проекте
Анализ криптографических сетевых... 
