Нейронная сеть, использующая расстояние Хемминга, для распознавания изображений на границах нескольких классов
Вантажиться...
Дата
2013
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
НТУ "ХПИ"
Анотація
Проанализированы недостатки известной нейронной сети Хемминга, не способной распознавать изображения, находящиеся на одинаковом минимальном расстоянии Хемминга от двух или большего числа эталонных изображений. Предложена новая нейронная сеть, использующая расстояние Хемминга и распознающая изображения на границах двух или трех классов
Analyzed disadvantages known Hamming neural network not capable of recognizing the images in the same minimum Hamming distance between two or more reference images. A new neural network, using the Hamming distance and read the images on the border of two or three classes
Analyzed disadvantages known Hamming neural network not capable of recognizing the images in the same minimum Hamming distance between two or more reference images. A new neural network, using the Hamming distance and read the images on the border of two or three classes
Опис
Ключові слова
нейрон, m-мерных биполярный вектор, синапсы, входной сигнал, Maxnet, neural network Hamming, Hamming distance, image on the boundary
Бібліографічний опис
Дмитриенко В. Д. Нейронная сеть, использующая расстояние Хемминга, для распознавания изображений на границах нескольких классов / В. Д. Дмитриенко, А. Ю. Заковоротный // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Информатика и моделирование. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2013. – № 39. – С. 57-67.