The second architecture is a combin

The second architecture is a combined AI system
that uses neural networks and two-dimensional filters
to do first line object detection and locations of
objects in an image input and then uses LISP type
AI relationships to do object manipulation and image
evaluation(figure 2). The advantage of this architecture
is that it can be developed one detection
algorithm and one relationship at a time. Neural networks
and self-organizing nets have a unique ability
to recognize patterns in two dimensional data (Carpenter
and Grossberg 1991). Therefore, in this architecture
the nets do the low level detection and pattern
recognition and the other AI systems make decisions
about what the patterns are based on relationships.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สถาปัตยกรรมที่สองคือ ระบบ AI รวมใช้เครือข่ายประสาทและตัวกรองที่สองไปก่อนบรรทัดตรวจจับวัตถุและตำแหน่งที่ตั้งของป้อนวัตถุในภาพ และใช้ชนิดภาษาลิสป์AI ความสัมพันธ์วัตถุที่จัดการและภาพการประเมินผล (รูป 2) ประโยชน์ของสถาปัตยกรรมนี้คือ ว่า มันสามารถจะพัฒนาตรวจสอบหนึ่งอัลกอริทึมและความสัมพันธ์หนึ่งครั้ง เครือข่ายประสาทตาข่ายการจัดการตนเองมีความสามารถเฉพาะการจดจำรูปแบบสองมิติข้อมูล (ช่างไม้ก Grossberg 1991) ดังนั้น ในสถาปัตยกรรมนี้ตาข่ายทำการตรวจพบระดับต่ำและรูปแบบการรับรู้และระบบ AI อื่น ๆ ตัดสินใจเกี่ยวกับรูปแบบใดขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สถาปัตยกรรมที่สองคือการรวมกันของระบบ AI
ที่ใช้เครือข่ายประสาทและสองมิติตัวกรอง
ที่จะทำบรรทัดแรกตรวจจับวัตถุและที่ตั้งของ
วัตถุในภาพข้อมูลแล้วใช้ประเภท LISP
ความสัมพันธ์ AI จะทำจัดการวัตถุและภาพ
การประเมินผล (รูปที่ 2) ข้อได้เปรียบของสถาปัตยกรรมนี้
ก็คือว่ามันสามารถที่จะพัฒนาเป็นหนึ่งในการตรวจสอบ
ขั้นตอนวิธีการและความสัมพันธ์ในช่วงเวลาหนึ่ง เครือข่ายประสาท
และมุ้งจัดการตนเองมีความสามารถที่ไม่ซ้ำกัน
ที่จะรับรู้ในรูปแบบสองมิติข้อมูล (ไม้
และ Grossberg 1991) ดังนั้นในสถาปัตยกรรมนี้
มุ้งทำการตรวจสอบในระดับต่ำและรูปแบบ
การรับรู้และระบบอื่น ๆ ที่เอไอในการตัดสินใจ
เกี่ยวกับสิ่งที่รูปแบบจะขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถาปัตยกรรมที่สองคือระบบ AI
รวมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมและตัวกรองสองมิติ
ทำบรรทัดแรกการตรวจจับวัตถุและที่ตั้งของวัตถุในการป้อนข้อมูลภาพ

ไอแล้วใช้ลิ้นประเภทความสัมพันธ์ที่จะทำการเคลื่อนย้ายวัตถุและประเมินผลภาพ
( รูปที่ 2 ) ประโยชน์ของสถาปัตยกรรมนี้
คือว่ามันสามารถพัฒนาตัวตรวจจับ
ขั้นตอนวิธีและความสัมพันธ์หนึ่งที่เวลา
โครงข่ายบนมุ้งและมีความสามารถพิเศษในการรับรู้
ในรูปแบบสองมิติข้อมูลและช่างไม้
grossberg 1991 ) ดังนั้น ในสถาปัตยกรรมนี้
มุ้งที่ทำการตรวจหาระดับต่ำและแบบแผนการรับรู้และระบบ AI อีก

ตัดสินใจเกี่ยวกับสิ่งที่รูปแบบจะขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์