Нейронные сети Хемминга и Хебба, способные дообучаться

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДмитриенко, Валерий Дмитриевичru
dc.contributor.authorЗаковоротный, Александр Юрьевичru
dc.contributor.authorБречко, Вероника Александровнаru
dc.date.accessioned2014-03-17T12:32:07Z
dc.date.available2014-03-17T12:32:07Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractВпервые на основе нейронных сетей Хемминга и Хебба предложены архитектуры и алгоритмы функционирования дискретных стабильно-пластичных нейронных сетей, которые не только могут дообучаться, но и распознавать новую информацию. Новые сети могут стать альтернативой дискретным нейронным сетям адаптивной резонансной теорииru
dc.description.abstractFor the first time architectures and algorithms of the discrete stable and plastic neural networks based on neural networks Hemming and Hebb are proposed. And these algorithms and architectures can not only to learn, but also to recognize new information. New networks can be an alternative to discrete neural network adaptive resonance theoryen
dc.identifier.citationДмитриенко В. Д. Нейронные сети Хемминга и Хебба, способные дообучаться / В. Д. Дмитриенко, А. Ю. Заковоротный, В. А. Бречко // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Информатика и моделирование. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2013. – № 19 (992). – С. 30-45.ru
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/4836
dc.language.isoru
dc.publisherНациональный технический университет "Харьковский политехнический институт"ru
dc.subjectстабильно-пластичные нейронные сетиru
dc.subjectнейронные сети адаптивной резонансной теорииru
dc.subjectизображениеru
dc.subjectизбыточные нейроныru
dc.subjectсигналru
dc.subjectneural networks of Hemming and Hebben
dc.subjectstable neural networksen
dc.subjectneural network adaptive resonance theoryen
dc.subjectконфигурацияru
dc.subjectplastic neural networksen
dc.titleНейронные сети Хемминга и Хебба, способные дообучатьсяru
dc.title.alternativeNeural networks of Hamming and Hebb are capable to learnen
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
vestnik_HPI_2013_19_Dmitriyenko_Neyronnyye seti.pdf
Розмір:
251.76 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
6.73 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник № 19
Кафедра "Комп'ютерна інженерія та програмування"