RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Прикладная дискретная математика // Архив

ПДМ, 2018, номер 41, страницы 98–109 (Mi pdm632)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Вычислительные методы в дискретной математике

Архитектура нейронной сети с попарно последовательным разделением образов

П. Ш. Гейдаров

Институт систем управления НАН Азербайджана, г. Баку, Азербайджанская Республика

Аннотация: На основе архитектуры нейронной сети, реализующей метод ближайшего соседа, рассматривается архитектура нейронной сети с попарно последовательным разделением образов без использования аналитических выражений и набора выбранных эталонов. Изучаются возможности данной архитектуры. Показано, что такая архитектура может быть применена к задаче распознавания с очень большим количеством образов. Предлагаемая нейронная сеть отличается простой и понятной архитектурой, возможностью простого обучения нейронной сети с добавлением в неё новых распознаваемых образов без необходимости изменения предыдущих настроек сети.

Ключевые слова: архитектуры нейронных сетей, определяемые нейронные сети, нейрокопьютер, сверточные сети, алгоритмы обучения нейронных сетей.

УДК: 007.52

DOI: 10.17223/20710410/41/10



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024