Инвариантность по скалярному критерию распознавания образов

Abstract

Построено изоморфное отображение множества распознаваемых образов на множество вещественных чисел из интервала [0, 1], которое позволяет связать классификацию распознаваемых образов с поведением скалярного критерия в пространстве ошибок. Предложенный в статье функционал и решающее правило (скалярный критерий для распознавания образов) позволяют создать модель нейронной сети инвариантной к трансформациям распознаваемых образов.

Побудовано ізоморфне відображення множини розпізнавальних образів на множину дійсних чисел з інтервалу [0,1], яке дозволяє поєднати класифікацію розпізнавальних образів із поведінкою скалярного критерію в просторі помилок. Запропонований в статті функціонал і вирішальне правило (скалярний критерій для розпізнання образів) дозволяють створити модель нейронної мережі інваріантної до трансформації образів, які розпізнаються.

An isomorphic mapping of the set of distinctive images to a set of real numbers from the interval [0,1] is built, that allows to combine classification of distinctive images with the behavior of scalar criterion in the space of errors. The proposed in the article functional and decision rule (scalar criterion for images recognition) allow to create a model of neuron network invariant to the transformation of images, which are recognised.