Дмитриенко, Валерий ДмитриевичЗаковоротный, Александр ЮрьевичБречко, Вероника Александровна2014-03-172014-03-172013Дмитриенко 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.https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/4836Впервые 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 теорииFor 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 theoryruстабильно-пластичные нейронные сетинейронные сети адаптивной резонансной теорииизображениеизбыточные нейронысигналneural networks of Hemming and Hebbstable neural networksneural network adaptive resonance theoryконфигурацияplastic neural networksArticle