Нейронные сети Хемминга и Хебба, способные дообучаться
Дата
2013
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт"
Анотація
Впервые 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 теории
For 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 theory
For 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 theory
Опис
Ключові слова
стабильно-пластичные нейронные сети, нейронные сети адаптивной резонансной теории, изображение, избыточные нейроны, сигнал, neural networks of Hemming and Hebb, stable neural networks, neural network adaptive resonance theory, конфигурация, plastic neural networks
Бібліографічний опис
Дмитриенко 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.