Войти
A иерархический классификатор - это классификатор, который отображает входные данные в определенные подмножественные категории выходных данных. классификация окк. Сначала на низком уровне с узкоспецифичными частями входных данных. Затем классификации отдельных фрагментов данных систематически объединяются и классифицируются на более высоком уровне итеративно до тех пор, пока не будет получен один результат. Этот окончательный результат представляет собой общую классификацию данных. В зависимости от деталей, связанных с приложением , этот результат может быть одним из набора предопределенных выходов, одним из набора полученных в интерактивном режиме выходных данных или даже новой новой классификацией, которая не была замечена перед. Как правило, такие системы полагаются на относительно простые отдельные единицы иерархии, которые выполняют только одну универсальную функцию для классификации. В некотором смысле эти машины полагаются на мощь самой иерархической структуры , а не на вычислительные возможности отдельных компонентов. Это делает их относительно простыми, легко расширяемыми и очень мощными.
Существует множество приложений, которые эффективно реализуются с использованием иерархических классификаторов или их вариантов. Один из таких примеров - область компьютерного зрения. Распознавание картинок - это то, что можно сделать хорошо. Причина, по которой модель так хорошо подходит для этого приложения, заключается в том, что изображения можно интуитивно рассматривать как коллекцию из компонентов или объектов. Эти объекты можно рассматривать как коллекции более мелких компонентов, таких как фигуры, которые можно рассматривать как коллекции из строк и т. Д. Это напрямую совпадает с принципом работы иерархической обработки. Если простой блок иерархии обработки может классифицировать линии на формы, то эквивалентный блок может преобразовывать формы в объекты (конечно, между ними есть некоторые промежуточные шаги, но идея есть). Таким образом, если вы расположите эти общие единицы классификации в иерархической манере (с использованием направленного ациклического графа ), полная пошаговая классификация может быть получена из пикселей цвета вплоть до абстрактной надписи на картинке.
Существует множество подобных приложений, которые также можно решить с помощью иерархической классификации, например, распознавание письменного текста, осведомленность роботов и т. Д. Возможно, что математические модели и методы решения проблем также могут быть представлены таким образом. Если это так, будущие исследования в этой области могут привести к очень успешным автоматическим средствам доказательства теорем в нескольких областях. Такие разработки были бы очень мощными, но пока неясно, как именно эти модели применимы.
