RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2021, выпуск 2, страницы 78–92 (Mi iipr103)

Машинное обучение, нейронные сети

Эксперимент по созданию нейронной сети с весами, определяемыми потенциалом имитированного электростатического поля

П. Ш. Гейдаров

Институт систем управления НАН Азербайджана, г. Баку, Азербайджан

Аннотация: В данной работе на основе архитектуры нейронной сети, реализующей метрический метод распознавания, выполнены эксперименты определения значений весов и порогов нейронной сети при помощи параметра электростатического поля – потенциала, без использования дополнительных аналитических вычислений и применения алгоритмов обучения. Имитация электростатического поля выполнена в программной среде Builder C++, в которой реализовано вычисление значения суммарного потенциала электростатического поля в точках предложенной модели (в точках расположения датчиков – потенциометров). В этом же программном модуле реализована возможность создания нейронной сети на основе метрических методов распознавания, для которой значения весов нейронов первого слоя определяются исходя из показателей полученных потенциалов имитируемого электростатического поля. Эффективность нейронной сети проверялась на контрольной базе цифр MNIST.

Ключевые слова: нейронные сети, распознавание изображений, MNIST, алгоритмы обучения, потенциал электростатического поля, электростатическое поле.

DOI: 10.14357/20718594210208


 Англоязычная версия: , 2022, 49:6, 519–531

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024