Кафедри

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 7 з 7
  • Ескіз
    Документ
    Нейронная сеть, использующая скалярное произведение и определяющая несколько решений
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Леонов, Сергей Юрьевич
    Нейронная сеть Хемминга является весьма эффективным инструментом для решения задач распознавания дискретных объектов, двоичные компоненты которых описываются с помощью биполярных компонент, а в качестве меры близости используется разность между числом одинаковых биполярных компонент векторов и расстоянием Хемминга между ними. Для более тонкой классификации двоичных объектов (векторов) применяется ряд расширений расстояния Хемминга, использующих различные функции аффинности (близости или взаимосвязи) между двоичными объектами. В статье предлагаются модификации нейронной сети Хемминга, в которых вместо расстояния Хемминга предлагаются другие функции аффинности между двоичными векторами.
  • Ескіз
    Документ
    Трехслойный перцептрон, способный дообучаться
    (Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, 2014) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич; Бречко, Вероника Александровна
    Впервые предложена нейросетевая архитектура и алгоритмы функционирования трехслойного перцептрона, способного дообучаться без потерь запомненной ранее информации. Новая нейронная сеть может стать альтернативой дискретным сетям адаптивной резонансной теории.
  • Ескіз
    Документ
    Нейросетевое устройство направленных ассоциаций
    (Белгородский государственный университет, 2010) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич; Хавина, Инна Петровна
    Разработана новая нейронная сеть реализующая принципы двунаправленной ассоциативной памяти (ДАП) на основе нейронных сетей адаптивной резонансной теории (АРТ) обладающая возможностью восстановления из памяти нейронной сети по входной информации пары ассоциативных друг другу и входным данным изображений, которые представлены в виде векторов с непрерывными составляющими и обладает свойством компактного хранения информации, дообучения и стабильного хранения запомненной ранее информации, что позволяет эту сеть использовать для разработки ассоциативной памяти и баз знаний, использующих ассоциативную информацию.
  • Ескіз
    Документ
    Метод поиска функций преобразования, связывающих переменные нелинейных и линейных моделей в ГТУ
    (НТУ "ХПИ", 2016) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич; Главчев, Дмитрий Максимович
    Одной из причин ограниченной области применения геометрической теории управления, является сложность определения преобразований, связывающих переменные линейной и нелинейной моделей и требующих решения системы дифференциальных уравнений в частных производных при ограничениях. В статье предлагается осуществлять поиск функций преобразований с помощью разработанной нейронной сети. Проведенное моделирование показало работоспособность предлагаемого метода для случая, когда исходный нелинейный объект описывается системой уравнений, где правые части почти всех дифференциальных уравнений содержат не более двух одночленов.
  • Ескіз
    Документ
    Дискретная нейронная сеть АРТ с использованием расстояния Хемминга
    (НТУ "ХПИ", 2016) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич; Мезенцев, Николай Викторович; Гейко, Геннадий Викторович
    Проанализированы недостатки меры близости изображений, используемой в дискретной нейронной сети адаптивной резонансной теории (АРТ) АРТ-1. Предложена дискретная сеть АРТ с использованием в качестве меры близости изображений расстояние Хемминга. Разработана стабильно пластичная нейронная сеть Хемминга, способная распознавать новую информацию на своих входах.
  • Ескіз
    Документ
    Нейронная сеть АРТ, распознающая изменяющиеся объекты
    (НТУ "ХПИ", 2014) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Леонов, Сергей Юрьевич
    На основе нейронной сети адаптивной резонансной теории (АРТ), способной определять несколько решений, разработана архитектура и алгоритмы функционирования стабильно-пластичной дискретной нейронной сети АРТ, которая может распознавать объекты, изменяющиеся в дискретные моменты времени.
  • Ескіз
    Документ
    Дискетные нейронные сети АРТ, использующие идеи иммунокомпьютинга
    (НТУ "ХПИ", 2012) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич
    Разработаны дискретные нейронные сети адаптивной резонансной теории, использующие при классификации входных изображений не только параметр сходства между входным изображением и изображением, хранящемся в весах связей нейронной сети, но и идеи положительного и отрицательного отбора в иммунных системах живых организмов.