Аннотация:
Нейронные сети на основе метрических методов распознавания позволяют на основе начальных условий задачи распознавания, таких как количество образов и эталонов, определить структуру нейронной сети (количество нейронов, слоев, связей), а также позволяют аналитически вычислять значения весов связей нейронной сети. Будучи нейронными сетями прямого распространения, эти сети могут также обучаться классическими алгоритмами обучения. Возможность предварительного вычисления значений весов нейронной сети позволяет утверждать, что процедура создания и дообучения нейронной сети прямого распространения ускоряется по сравнению с классической схемой создания и обучения нейронной сети, в которой значения весов генерируются случайным образом. В статье выполняются два эксперимента на базе рукописных цифр MNIST, подтверждающие это утверждение.
Ключевые слова:нейронные сети, метрические методы распознавания, метод ближайшего соседа, алгоритм обратного распространения ошибки, случайная инициализация весов.
Статья представлена к публикации членом редколлегии:О. П. Кузнецов
Поступила в редакцию: 03.12.2018 После доработки: 24.10.2019 Принята к публикации: 28.11.2019