Нейронная сеть, использующая расстояние Хемминга, для распознавания изображений на границах нескольких классов
Дата
2013
ORCID
DOI
item.page.thesis.degree.name
item.page.thesis.degree.level
item.page.thesis.degree.discipline
item.page.thesis.degree.department
item.page.thesis.degree.grantor
item.page.thesis.degree.advisor
item.page.thesis.degree.committeeMember
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
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.