Как разделить изображение на области связности при помощи нейросети?

Какая должна быть структура нейросети?

Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. ©

Может примеры какие есть, что это сделано и работает?

Machine Learning in Python: Clustering ©.

На какие слова гуглить?

Что читать о нейросетях ©.

предположу convolutional. Хотя зачем здесь нейросети - хз.

Прочитал статью в википедии -
https://ru.wikipedia.org/wiki/Свёрточная_нейронная_сеть

Мне непонятно, как именно формируются связи между нейронами, как мне найти те нейроны, которые соответствуют областям. Почему в результате распознавания одного изображения (с пятью областями) выходных нейронов станет пять, а другого изображения (с семью областями) - семь

Что такое «области связности»? Мне кажется, ты хочешь суперпиксели. Посмотри в сторону SEEDS.

Почему в результате распознавания одного изображения (с пятью областями) выходных нейронов станет пять, а другого изображения (с семью областями) - семь

Потому, что «метод обратного распространения ошибки» © стремится к биекции © между входными кластерами и выходными нейронами.

Но в общем случае для полных нейронных сетей это не обязательный результат, допустимы и инъективное и сюръективное отображения в реляционной модели данных. А возникающая избыточность может быть использована для обеспечения устойчивости к ошибкам и помехам.

P.S. Кстати, есть недорогая $79 аппаратно-программная реализация NCS ©.

сегментация изображений?

А кто сказал, что должно быть пять или семь выходных нейронов? Хочешь один сделай. Или ты мыслишь сферическими чистыми архитектурами в вакууме?

Но судя по вопросам, ты начинаешь понимать, почему сделать такую нейросеть идея странная.

посмотри мой предыдущий топик.

У меня есть разные символы, я хочу научится понимать, как выделять признаки которые эти символы отличают

Придумайте генетический алгоритм

посмотри мой предыдущий топик.

если он так важен для понимания, то включай его в текущий топик. Иначе получается, что один ты у нас очень занятой человек, что согласись очень странно.

У меня есть разные символы, я хочу научится понимать, как выделять признаки которые эти символы отличают

ну и чем тебе плоха «сегментация изображений»? при чем есть и сегментация основанная на шаблонах взаимного расположения неких «субчастей».

У меня есть разные символы, я хочу научится понимать, как выделять признаки которые эти символы отличают

Осиль «cемикнижие» © — и грядёт просветление :)

Я сомневаюсь, что читать надо именно эти книги. Потому что распознавание образов в прошлом веке - это сведение к математике (4-х связность, 8-ми связность, алгоритмы заливки, фильтры и всё такое). Т.е. сначала исследователь определяет то, что нужно выявлять, а потом создаётся выявляющий это алгоритм.

А мне нужно не это. Я хочу чтобы выявлялись неизвестные признаки и описание того, как манипулировать ими. Во всех книжках по нейросетям говорится, что это нерешенная задача - понять что именно там навыделяла сеть.

Я сомневаюсь, что читать надо именно эти книги. Потому что распознавание образов в прошлом веке - это сведение к математике (4-х связность, 8-ми связность, алгоритмы заливки, фильтры и всё такое).

Распознавание образов в нынешнем веке — тоже сведение к математике :)

Нейросеть — фильтр (обучаемый), с итеративно-неявно-программируемой передаточной функцией, зависящей и от связности.

Я хочу чтобы выявлялись неизвестные признаки

Кластерный анализ ©.

и описание того, как манипулировать ими.

Невозможно без формализации человеком, например, для 1 базы данных (БД) можно сотворить кучу разных СУБД.
Нейросеть != ИИ.

Во всех книжках по нейросетям говорится, что это нерешенная задача - понять что именно там навыделяла сеть.

Частично решаемая: обучение без учителя ©.

ты меня бесишь ссылками на общеизвестные вещи.

Кластерный анализ

полное говно. В школе у нас было задание: собрать листья деревьев, замерить размер и разделить на группы по размеру.

С тех пор я к кластерному анализу крайне негативно отношусь - у него нет способа определить количество групп, на которые надо разбивать гистограмму (тут, блин, ссылка на википедию про гистограмму)

Зря бесишься.

у него нет способа определить количество групп, на которые надо разбивать гистограмму

Лютое 4.2. Почитал бы ссылки, может прозрел бы.

Могу еще курс Computer Vison посоветовать, там рассказывают как такие задачи решают.

ты меня бесишь ссылками на общеизвестные вещи.

«Ъ по ссылкам не ходють» :)

собрать листья деревьев, замерить размер и разделить на группы по размеру.

Это пример недостаточно формализованной задачи кластеризации. Она решаема, если задать метрику © пространства объектов.

С тех пор я к кластерному анализу крайне негативно отношусь

Твоя единичная неудача — не аргумент супротив полезности КА.

у него нет способа определить количество групп, на которые надо разбивать гистограмму (тут, блин, ссылка на википедию про гистограмму)

Есть, но не всегда, например, для «нечётких множеств» иногда нужен волюнтаризм.

P.S. Глянь как как работают «распознавальщики» на сайте MachineLearning.