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这种基于统计学的模型,的确是可以通过大规模样本的训练,建立起一个从一个“输入集合”到一个“输出集合”的映射。本文中的输入集合就是看到图片产生的所谓共振波吧(需要数据化表示,可看成向量),输出集合就是与之对应的图片(本文应该是把图像点阵化,且是黑白图像,也可看成向量)。通过大量的“共振波 <--> 图片”的对应样本,训练出一个能够匹配共振波的模型。
这个在模式识别领域,至少搞了几十年了,语音识别,手语识别,人脸识别等都有过广泛应用不是什么新技术。
日本人的做法是可以识别简单的图片(前提是共振波确实与视觉有着对应的联系,就是说他们是相关的),有一个很重要问题是,统计学模型需要大量的样本来训练,几个图片是可以,但人的梦境可能是及其复杂的情况与画面,需要的训练集要足够的大且充分,可能需要几百万几千万甚至更多的样本集,这个可能是一个难点,而且选取怎样的样本集才是合适,这个也没有理论能够推理,普通模式识别系统的做法就是实验与借鉴前人的经验,这个也是一个漫长的过程。 |
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