Opravili smo temeljito primerjavo strategij za učenje večih kategorij s kompozicionalno hierarhično arhitekturo, in sicer za neodvisno, hkratno in zaporedno učenje. Rezultati so pokazali, da: 1). Hkratno in zaporedno učenje vodita k sub-linearni rasti slovarja. 2). Časovno najbolj zahtevno je hkratno učenje, medtem ko se pri zaporednem učenju čas učenja zmanjšuje z vsako novo kategorijo. 3). Vrstni red kategorij vpliva na čas učenja. 4). Neodvisno učenje privede do predstavitve, ki je najbolj učinkovita pri prepoznavanju, čeprav odstopanja od rezultatov drugih dveh strategij niso znatna.
COBISS.SI-ID: 7460180
Razvili in testirali smo nov pristop za stohastično optimizacijo učenja hierarhičnega slovarja oblik za detekcijo in kategorizacijo objektov. Proces optimizacije se izvaja izmenjujoče glede na smer, in sicer od spodnjih k zgornjim nivojem in od zgornjih k spodnjim nivojem hierarhije, kjer vsak cikel izvajanja optimizira posamezne nivoje hierarhije. Pristop smo testirali na enajstih kategorijah in pokazali njegove prednosti v primerjavi z neoptimiziranim učenjem in sorodnimi pristopi v literaturi.
COBISS.SI-ID: 7461716