Биологический алгоритм распознавания сильно скоррелированных образов.
Проведен анализ распознающей способности нейросети, способной хранить и об-рабатывать информацию, закодированную в виде частотно-фазовой модуляции. Информативные сигналы в рассматриваемой сети передаются по межнейронным связям в виде квазимонохроматических импульсов на n разных частотах. За ос-нову...
| Published in: | Труды Института системного программирования РАН |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Russian Academy of Sciences, Ivannikov Institute for System Programming
2004-01-01
|
| Online Access: | https://www.ispras.ru/en/proceedings/isp_7_2004/isp_7_2004_17/ |
| Summary: | Проведен анализ распознающей способности нейросети, способной хранить и об-рабатывать информацию, закодированную в виде частотно-фазовой модуляции. Информативные сигналы в рассматриваемой сети передаются по межнейронным связям в виде квазимонохроматических импульсов на n разных частотах. За ос-нову такой сети принят "параметрический" нейрон – обладающий кубической не-линейностью элемент, способный к преобразованию и генерации частот в процессах параметрического 4-волнового смешения. Показано, что с ростом числа несущих частот помехозащищенность рассматриваемой ассоциативной памяти резко возрастает. Одновременно резко возрастает и объем нейросетевой памяти, которая в n^2 раз больше аналогичной величины в стандартной сети Хопфилда. Число образов, которые способна сохранять такая нейросеть, может во много раз превышать число нейронов. |
|---|---|
| ISSN: | 2079-8156 2220-6426 |