Яка різниця між прискореними та штучними нейронними мережами при обробці даних?


Відповідь 1:

Стимулювання - це, як правило, комбінація класифікаторів. Але в якості методу можна застосовувати і нейронні мережі. Наприклад, ви можете тренувати N нейронних мереж і оцінювати їх вихід.

Відповідь Чомби є досить хорошою, якщо ми говоримо про віолу Джонс, як алгоритм, який використовує функції Хаара та класифікатори порогів з розумною стратегією підвищення. Але функції тут більш ручні. Їх вага та форми заздалегідь визначені та оптимізовані лише у сенсі вибору підмножини. У той час як в нейронних мережах функції фіксуються лише за своїми розмірами, а їх ваги оптимізовані. Вони, як правило, більш виразні, ніж прості функції Хаара.


Відповідь 2:
EDIT: Мій підхід до цієї відповіді ґрунтується на тому, що при обробці даних важливо моделювати дані, таким чином збільшення може бути використане для визначення того, які функції є важливими в конкретній задачі, як розпізнавання обличчя, отже, саме тому я назвав підвищення рівня метод вибору особливостей, в більшості публікацій про це рідко згадують. У порівнянні ANN не можуть визначити, які особливості мають важливе значення.