RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информационные технологии и вычислительные системы // Архив

ИТиВС, 2009, выпуск 1, страницы 18–22 (Mi itvs436)

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Новая концепция нейросети для распознавания и классификации пиксельных образов

И. О. Гребенкинa, Н. А. Магницкийb, А. Ю. Чернявскийa

a Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики
b Институт системного анализа РАН, г. Москва

Аннотация: В работе предложен новый подход к решению задачи распознавания пиксельных черно-белых изображений с использованием искусственных нейронных сетей. Рассматривается алгоритм построения и обучения искусственной нейронной сети LICS (Linear Characters Separation), относящейся к многослойным персептронам или персептронам со скрытым слоем. Данный алгоритм имеет ряд преимуществ, среди которых – минимальное число устанавливаемых параметров и, как следствие, возможность работы алгоритма в целом классе задач без предварительной настройки для каждой конкретной задачи, а также его наглядность и простота.

Ключевые слова: пиксельный образ, нейронная сеть, персептрон, алгоритм обучения.



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2025