ПРИМЕНЕНИЕ ГЕТЕРОАССОЦИАТИВНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАПИСИ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ
Рассматривается проблема ассоциативного представления данных на примере рекуррентныхискусственных нейронных сетей типа Хопфилда. Предложены: модификация сети «двунаправленная ассоциативная память», способ секционирования входных данных, основанный на их равномерном разбиении с дальнейшим последовате...
Saved in:
| Format: | Article |
|---|---|
| Language: | Russian |
| Published: |
National Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics Problems
2018-03-01
|
| Series: | Informatika |
| Online Access: | https://inf.grid.by/jour/article/view/289 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1832543217815388160 |
|---|---|
| collection | DOAJ |
| description | Рассматривается проблема ассоциативного представления данных на примере рекуррентныхискусственных нейронных сетей типа Хопфилда. Предложены: модификация сети «двунаправленная ассоциативная память», способ секционирования входных данных, основанный на их равномерном разбиении с дальнейшим последовательным отображением друг в друга, а также соответствующий метод их записи в гетероассоциативную память. Полученная нейросетевая архитектура способна сохранять, ассоциативно восстанавливать и распознавать большие объемы информации. |
| format | Article |
| id | doaj-art-5e20713b41394f1994ddf25d6827c1da |
| institution | Kabale University |
| issn | 1816-0301 |
| language | Russian |
| publishDate | 2018-03-01 |
| publisher | National Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics Problems |
| record_format | Article |
| series | Informatika |
| spelling | doaj-art-5e20713b41394f1994ddf25d6827c1da2025-02-03T11:51:43ZrusNational Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics ProblemsInformatika1816-03012018-03-0102(34)3849269ПРИМЕНЕНИЕ ГЕТЕРОАССОЦИАТИВНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАПИСИ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ0Объединенный институт проблем информатики НАН БеларусиРассматривается проблема ассоциативного представления данных на примере рекуррентныхискусственных нейронных сетей типа Хопфилда. Предложены: модификация сети «двунаправленная ассоциативная память», способ секционирования входных данных, основанный на их равномерном разбиении с дальнейшим последовательным отображением друг в друга, а также соответствующий метод их записи в гетероассоциативную память. Полученная нейросетевая архитектура способна сохранять, ассоциативно восстанавливать и распознавать большие объемы информации.https://inf.grid.by/jour/article/view/289 |
| spellingShingle | ПРИМЕНЕНИЕ ГЕТЕРОАССОЦИАТИВНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАПИСИ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ Informatika |
| title | ПРИМЕНЕНИЕ ГЕТЕРОАССОЦИАТИВНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАПИСИ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ |
| title_full | ПРИМЕНЕНИЕ ГЕТЕРОАССОЦИАТИВНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАПИСИ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ |
| title_fullStr | ПРИМЕНЕНИЕ ГЕТЕРОАССОЦИАТИВНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАПИСИ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ |
| title_full_unstemmed | ПРИМЕНЕНИЕ ГЕТЕРОАССОЦИАТИВНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАПИСИ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ |
| title_short | ПРИМЕНЕНИЕ ГЕТЕРОАССОЦИАТИВНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАПИСИ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ |
| title_sort | применение гетероассоциативных нейронных сетей для записи и восстановления информации |
| url | https://inf.grid.by/jour/article/view/289 |