Unsupervised Learning in Space and Time: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition As technology continues to evolve at an unprecedented pace, it is essential to study and understand the process of its development to ensure the survival of humanity and the unity of people in a warring state. This book addresses one of the most critical unsolved problems in artificial intelligence - the task of learning in an unsupervised manner from massive quantities of spatiotemporal visual data that are available at low cost. The book covers important scientific discoveries and findings, focusing on the latest advances in the field, presenting a coherent structure that logically connects novel mathematical formulations and efficient computational solutions for a range of unsupervised learning tasks, including visual feature matching, learning, and classification object discovery, and semantic segmentation in video. The final part of the book proposes a general strategy for visual learning over several generations of student-teacher neural networks, along with a unique view on the future of unsupervised learning in real-world contexts. By highlighting the interconnections between these methods, many seemingly diverse problems are elegantly brought together in a unified way.

Обучение без учителя в пространстве и времени: достижения в области компьютерного зрения и распознавания образов Поскольку технология продолжает развиваться беспрецедентными темпами, важно изучать и понимать процесс ее развития, чтобы обеспечить выживание человечества и единство людей в воюющем государстве. В этой книге рассматривается одна из наиболее важных нерешенных проблем искусственного интеллекта - задача обучения без присмотра из огромных количеств пространственно-временных визуальных данных, которые доступны по низкой цене. Книга охватывает важные научные открытия и выводы, фокусируясь на последних достижениях в этой области, представляя согласованную структуру, которая логически связывает новые математические формулировки и эффективные вычислительные решения для ряда неконтролируемых учебных задач, включая визуальное сопоставление признаков, обучение и обнаружение объектов классификации, а также семантическая сегментация в видео. Заключительная часть книги предлагает общую стратегию визуального обучения для нескольких поколений нейронных сетей ученик-учитель, а также уникальный взгляд на будущее неконтролируемого обучения в реальных условиях. Выделяя взаимосвязи между этими методами, многие, казалось бы, разнообразные проблемы элегантно сводятся воедино единым образом.

Apprendre sans professeur dans l'espace et le temps : progrès dans la vision par ordinateur et la reconnaissance des images Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est important d'étudier et de comprendre son processus de développement pour assurer la survie de l'humanité et l'unité des hommes dans un État en guerre. Ce livre traite de l'un des problèmes les plus importants de l'intelligence artificielle - la tâche d'apprendre sans surveillance à partir d'énormes quantités de données visuelles spatio-temporelles qui sont disponibles à bas prix. livre couvre des découvertes et des conclusions scientifiques importantes, en se concentrant sur les dernières avancées dans ce domaine, en présentant une structure cohérente qui relie logiquement de nouvelles formulations mathématiques et des solutions informatiques efficaces pour un certain nombre de tâches d'apprentissage incontrôlables, y compris la comparaison visuelle des caractéristiques, l'apprentissage et la détection des objets de classification, ainsi que la segmentation sémantique dans la vidéo. La dernière partie du livre propose une stratégie globale d'apprentissage visuel pour plusieurs générations de réseaux neuronaux de l'élève enseignant, ainsi qu'une vision unique de l'avenir de l'apprentissage non contrôlé dans des conditions réelles. En mettant en évidence les relations entre ces méthodes, de nombreux problèmes apparemment variés se combinent de manière élégante.

Aprendizaje sin maestro en espacio y tiempo: avances en visión computarizada y reconocimiento de imágenes A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es importante estudiar y entender el proceso de su desarrollo para asegurar la supervivencia de la humanidad y la unidad de las personas en un Estado en guerra. Este libro aborda uno de los problemas pendientes más importantes de la inteligencia artificial: la tarea de aprender sin supervisión a partir de enormes cantidades de datos visuales espacio-temporales que están disponibles a bajo costo. libro abarca importantes descubrimientos y conclusiones científicas, centrándose en los últimos avances en este campo, presentando una estructura coherente que vincula lógicamente nuevas formulaciones matemáticas y soluciones computacionales efectivas para una serie de problemas de aprendizaje incontrolados, incluyendo la yuxtaposición visual de rasgos, el aprendizaje y la detección de objetos de clasificación, así como la segmentación semántica en video. La parte final del libro ofrece una estrategia general de aprendizaje visual para varias generaciones de redes neuronales alumno-profesor, así como una visión única sobre el futuro del aprendizaje incontrolado en condiciones reales. Destacando las relaciones entre estos métodos, muchos problemas aparentemente diversos se combinan elegantemente de una manera unificada.

rnen ohne hrer in Raum und Zeit: Fortschritte bei Computer Vision und Mustererkennung Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, ist es wichtig, den Prozess ihrer Entwicklung zu studieren und zu verstehen, um das Überleben der Menschheit und die Einheit der Menschen in einem kriegführenden Staat zu gewährleisten. Dieses Buch untersucht eines der wichtigsten ungelösten Probleme der künstlichen Intelligenz - die Herausforderung, unbeaufsichtigt aus riesigen Mengen an räumlich-zeitlichen Bilddaten zu lernen, die kostengünstig verfügbar sind. Das Buch deckt wichtige wissenschaftliche Entdeckungen und Schlussfolgerungen ab und konzentriert sich auf die neuesten Fortschritte auf dem Gebiet, indem es einen kohärenten Rahmen vorstellt, der neue mathematische Formulierungen und effiziente Rechenlösungen für eine Reihe von unkontrollierten rnaufgaben logisch miteinander verbindet, einschließlich visueller Merkmalsvergleiche, rnen und Erkennung von Klassifikationsobjekten sowie semantische Segmentierung in Videos. Der letzte Teil des Buches bietet eine allgemeine visuelle rnstrategie für mehrere Generationen neuronaler Schüler-hrer-Netzwerke sowie eine einzigartige Perspektive auf die Zukunft des unkontrollierten rnens in realen Umgebungen. Durch die Hervorhebung der Beziehungen zwischen diesen Methoden werden viele scheinbar vielfältige Probleme elegant in einer einzigen Weise zusammengeführt.

''

Uzayda ve Zamanda Denetimsiz Öğrenme: Bilgisayarla Görme ve Örüntü Tanımada Gelişmeler Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızla ilerlemeye devam ederken, insanlığın hayatta kalmasını ve savaşan bir durumdaki insanların birliğini sağlamak için gelişim sürecini incelemek ve anlamak önemlidir. Bu kitap, yapay zekanın çözülmemiş en önemli sorunlarından birini ele alıyor - düşük maliyetle elde edilebilen çok miktarda spatiotemporal görsel veriden denetimsiz öğrenme görevi. Kitap, alandaki son gelişmelere odaklanan önemli bilimsel keşifleri ve sonuçları kapsamakta, yeni matematiksel formülasyonları ve görsel özellik eşleştirme, sınıflandırma nesnelerinin öğrenilmesi ve tespiti de dahil olmak üzere bir dizi denetlenmeyen öğrenme görevi için verimli hesaplama çözümlerini mantıksal olarak birbirine bağlayan tutarlı bir çerçeve sunmaktadır. Kitabın son kısmı, birden fazla öğrenci-öğretmen sinir ağı nesli için genel bir görsel öğrenme stratejisinin yanı sıra, gerçek dünya ortamlarında denetimsiz öğrenmenin geleceğine dair benzersiz bir bakış açısı sunuyor. Bu yöntemler arasındaki ilişkileri vurgulayarak, görünüşte farklı olan birçok sorun zarif bir şekilde tek bir şekilde bir araya gelir.

التعلم غير الخاضع للإشراف في الفضاء والزمان: التقدم في رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط نظرًا لأن التكنولوجيا تستمر في التقدم بوتيرة غير مسبوقة، فمن المهم دراسة وفهم عملية تطورها لضمان بقاء البشرية ووحدة الناس في حالة حرب. يعالج هذا الكتاب واحدة من أهم مشاكل الذكاء الاصطناعي التي لم يتم حلها - مهمة التعلم غير الخاضعة للإشراف من كميات هائلة من البيانات المرئية المكانية الصدغية المتوفرة بتكلفة منخفضة. يغطي الكتاب اكتشافات واستنتاجات علمية مهمة، مع التركيز على التطورات الحديثة في هذا المجال، ويقدم إطارًا متماسكًا يربط منطقيًا بين التركيبات الرياضية الجديدة والحلول الحسابية الفعالة لمجموعة من مهام التعلم غير الخاضعة للإشراف، بما في ذلك مطابقة الميزات المرئية وتعلم وكشف كائنات التصنيف، والتجزئة الدلالية في الفيديو. يقدم الجزء الأخير من الكتاب استراتيجية تعلم بصري شاملة لأجيال متعددة من الشبكات العصبية بين الطلاب والمعلمين، بالإضافة إلى منظور فريد لمستقبل التعلم غير الخاضع للإشراف في أماكن العالم الحقيقي. لتسليط الضوء على العلاقات بين هذه الأساليب، تجتمع العديد من المشكلات التي تبدو متنوعة بأناقة بطريقة واحدة.