Нейронная сеть, использующая скалярное произведение и определяющая несколько решений

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДмитриенко, Валерий Дмитриевичru
dc.contributor.authorЛеонов, Сергей Юрьевичru
dc.date.accessioned2020-05-19T14:55:05Z
dc.date.available2020-05-19T14:55:05Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractНейронная 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.ru
dc.description.abstractThe Hamming neural network is a very effective tool for solving discrete object recognition problems, the binary components of which are described using bipolar components, and the difference between the number of identical bipolar components of the vectors and the Hamming distance between them is used as a proximity measure. For a finer classification of binary objects (vectors), a number of Hamming distance extensions are used, using various affinity functions (proximity or interconnection) between binary objects. The article proposes modifications of the Hamming neural network, in which instead of the Hamming distance, other affinity functions between binary vectors are proposed.en
dc.identifier.citationДмитриенко В. Д. Нейронная сеть, использующая скалярное произведение и определяющая несколько решений / В. Д. Дмитриенко, С. Ю. Леонов // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Сер. : Інформатика та моделювання : зб. наук. пр. – Харків : НТУ "ХПІ", 2019. – № 28 (1353). – С. 68-82.ru
dc.identifier.doidoi.org/10.20998/2411-0558.2019.28.07
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2523-595X
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-8139-0458
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/46335
dc.language.isoru
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"uk
dc.subjectнейронные сети Хеммингаru
dc.subjectдвоичные векторыru
dc.subjectрасстояния Хеммингаru
dc.subjectбинарные кодированияru
dc.subjectскалярные произведенияru
dc.subjectфункции аффинностиru
dc.subjectбинарные компонентыru
dc.subjectдискретные объектыru
dc.subjectneural networken
dc.subjectHamming distanceen
dc.subjectaffinity functionsen
dc.subjectbinary vectorsen
dc.subjectdiscrete objectsen
dc.titleНейронная сеть, использующая скалярное произведение и определяющая несколько решенийru
dc.title.alternativeA neural network using a scalar product and defining several solutionsen
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
vestnik_KhPI_2019_28_Dmitrienko_Neyronnaya.pdf
Розмір:
410.11 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
11.25 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник № 28
Кафедра "Комп'ютерна інженерія та програмування"