7、模式分类与人工神经网络技术解析

模式分类与人工神经网络技术解析

1. 模式分类中的特征提取与转换

在模式分类任务中，像“前方左转弯”和“前方右转弯”这类具有细微差异的类别，所采用的特征提取函数可能无法有效建模这些差异，导致类别无法线性可分。同时，特征提取函数 $\Phi_{hog}(x)$ 可能会使部分类别相互重叠，这两个原因都可能导致分类准确率较低。

为了提高准确率，我们可以创建一个以 $\Phi_{hog}(x)$ 为输入，输出为 $\hat{d}$ 维向量的新函数，例如：
[
\Phi(\Phi_{hog}(x)) =
\begin{bmatrix}
\varphi_1(\Phi_{hog}(x)) \
\varphi_2(\Phi_{hog}(x)) \
\vdots \
\varphi_{\hat{d}}(\Phi_{hog}(x))
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
e^{-\gamma |\Phi_{hog}(x) - c_1|^2} \
e^{-\gamma |\Phi_{hog}(x) - c_2|^2} \
\vdots \
e^{-\gamma |\Phi_{hog}(x) - c_{\hat{d}}|^2}
\end{bmatrix}
]
其中，$\gamma \in R$ 是缩放常数，$c_i \in R^{d_{hog}}$ 是可以手动或自动定义的参数。通过这种方式，我们可以生成一个新的数据集 $\hat{X} = {(\Phi(\Phi_{hog}(x_1)), y_1), \ldots, (\Phi(\