Аннотация:
В статье рассматривается вопрос разделения входной информации искусственных нейронных сетей на модули с помощью ортогональных преобразований. Благодаря такому разделению становится возможным модульная организация нейронных сетей с разделением слоев, что, в свою очередь, позволяет использовать предлагаемый подход для организации распределенных вычислений. Такой подход требуется при организации работы нейронных сетей в среде туманных и периферийных вычислений, организации высокопроизводительных вычислений на множестве вычислительных узлов невысокой производительности. Теоретически обоснована возможность поперечнослойного разделения искусственных нейронных сетей с помощью ортогональных преобразований и приведены примеры практической реализации такого подхода. Проведено сравнение характеристик модульных нейронных сетей с применением различных видов ортогональных преобразований, в том числе с помощью вейвлет-преобразования Хаара.