СТРУКТУРНІ ОСОБЛИВОСТІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО КЛАСИФІКАТОРА

Автор(и)

  • Т. Б. Мартинюк Вінницький національний технічний університет
  • М. Г. Тарновський Вінницький національний технічний університет
  • Я. В. Запетрук Вінницький національний технічний університет

DOI:

https://doi.org/10.31649/1997-9266-2020-148-1-46-52

Ключові слова:

нейротехнологія, нейромережа, нейромережевий класифікатор

Анотація

Одним з перспективних напрямків в системах аналізу сигналів і зображень та розпізнавання образів вважається застосування нейромережевих технологій. Такий підхід отримав широке застосування у технічному та медичному діагностуванні в їх апаратній та програмній реалізації, зокрема у медичній експрес-діагностиці. Особливостями такого підходу є можливість реалізації діалогового режиму, одночасної обробки альтернативних версій та обробки символьних змінних під час розпізнавання інформації різної природи.

У статті проаналізовано структурні, функціональні та навчальні особливості двох класичних нейромереж: мережі Хопфілда і мережі Хеммінга, яка є найпростішим класифікатором двійкових векторів. Врахування переваг обох зазначених нейромереж дозволило розробити структуру і принцип функціонування запропонованого нейромережевого класифікатора. Запропонована структура нейромережевого класифікатора є удосконаленням структури нейромережі Хеммінга. Відмінністю її є видалення у нейромережевого класифікатора додатних латеральних зв’язків у нейронів конкурентного шару, який реалізує відому парадигму WTA (переможець отримує все). А це викликає загасання слабких вихідних сигналів до рівня, нижчого порогу чутливості. Таким чином реалізується стратегія WTA, що зупиняє ітераційний процес у випадку перемоги одного з нейронів конкурентного шару. Такий підхід дозволив не тільки спростити структуру нейромережевого класифікатора, але й розширити сферу його застосування для класифікації за максимумом дискримінантних функцій. Імітаційне моделювання процесу класифікації у запропонованому нейромережевому класифікаторі підтвердило прискорення цього процесу майже у 2 рази. Структурне моделювання прихованого шару нейромережевого класифікатора продемонструвало правильні відповіді на його виходах за заданням конкретних вхідних комбінацій.

Біографії авторів

Т. Б. Мартинюк, Вінницький національний технічний університет

д-р техн. наук, професор, професор кафедри лазерної та оптикоелектронної техніки

М. Г. Тарновський, Вінницький національний технічний університет

канд. техн. наук, доцент, доцент кафедри лазерної та оптикоелектронної техніки

Я. В. Запетрук, Вінницький національний технічний університет

студент факультету автоматики та комп’ютерних систем управління

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 228

Опубліковано

2020-02-27

Як цитувати

[1]
Т. Б. Мартинюк, М. Г. Тарновський, і Я. В. Запетрук, «СТРУКТУРНІ ОСОБЛИВОСТІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО КЛАСИФІКАТОРА», Вісник ВПІ, вип. 1, с. 46–52, Лют 2020.

Номер

Розділ

Інформаційні технології та комп'ютерна техніка

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

1 2 > >>