Розробка N-направленої дискретної асоціативної пам`яті

Abstract

Вперше на основі двонаправленої асоціативної пам'яті запропонована архітектура та алгоритми функціонування N­-направленої дискретної нейромережевої асоціативної пам'яті. Нова пам'ять здатна відновлювати по вхідному вектору, що подається на будь­який з її вхідних шарів нейронів, безліч з N зображень, які асоціативні до вхідної інформації. Це стає можливим завдяки тому, що архітектура класичної двонаправленої асоціативної пам'яті, яка складається з двох сенсорних шарів елементів, нейрони яких пов'язані між собою парами зважених двонаправлених зв'язків з відповідними ваговими коефіцієнтами, перебудовується шляхом введення в її структуру додаткових (N–1) сенсорних шарів нейронів, що пов'язані з першим шаром сенсорних елементів парами двонаправлених зважених зв'язків з відповідними ваговими коефіцієнтами.

For the first time on the basis of bidirectional associative memory proposed architecture and algorithms of discrete N-­directional associative memory neural network. The new memory is capable of restoring the input vector to be fed to any of its input layer neurons, the set of N images that are associative input information. This is possible thanks to the fact that the architecture of classical bidirectional associative memory, which consists of two sensor layers of elements, the neurons are connected to each other pairs of weighted bi­directional communication with the respective weights, rebuilt by the introduction into its structure more (N–1) sensory layers of neurons associated with the first layer of the sensor elements in pairs suspended bidirectional links with relevant weights.