Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2114U006921, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи АРХІТЕКТУРИ ТА АЛГОРИТМИ ФУНКЦІОНУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ХЕММІНГА І ХЕББА, ЗДАТНИХ ДОНАВЧАТИСЯ Й РОЗПІЗНАВАТИ НОВУ ІНФОРМАЦІЮ Автор Дмитрієнко В. Д.Заковоротний О. Ю.Dmitrienko V. D.Zakovorotniy A. Yu. Дата публікації 17-10-2014 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/37096 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Вирішена задача донавчання класичних дискретних нейронних мереж Хеммінга та Хебба без втрат інформації, що вже була запам’ятована. Об’єктом дослідження є процеси розпізнавання та класифікації образів в системах, що побудовані на основі штучних нейронних мереж. Предметом дослідження є архітектури та алгоритми функціонування штучних нейронних мереж. Мета роботи: розробка стабільно-пластичних нейронних мереж Хеммінга та Хебба. Розроблені архітектури та алгоритми функціонування дискретних стабільно-пластичних нейронних мереж Хеммінга та Хебба, які не тільки можуть донавчатися в процесі функціонування, а й розпізнавати нову інформацію. Нові мережі можуть стати альтернативою дискретним нейронним мережам адаптивної резонансної теорії. Розроблений підхід по донавчанню може бути узагальнений й на інші нейронні мережі. Проведено експериментальні дослідження розроблених алгоритмів функціонування штучних нейронних мереж. Результати експериментів підтверджують правильність запропонованого підходу. Додано в НРАТ 2026-02-09 Закрити