Моделювання імпульсної нейронної мережі у задачі розпізнавання багатовимірних імпульсних послідовностей
Ключові слова:
багатовимірна імпульсна послідовність, імпульсна нейронна мережа, розпізнавання, алгоритм зворотного розповсюдження, алгоритм лінійної класифікаціїАнотація
Розглянуто задачу розпізнавання багатовимірних імпульсних послідовностей та можливі шляхи її вирішення. Для розв’язання задачі використано імпульсну нейронну мережу з імпульсних (або LIF—Leaky Integrate-and-Fire) нейронів з зворотними зв’язками. Промодельовано роботу системи для розпізнавання 10 шаблонів імпульсних послідовностей. Для визначення кращого алгоритму за критерієм достовірності та значенням помилки розпізнавання для навчання мережі використано алгоритми зворотного розповсюдження та лінійної класифікації. Аналіз результатів дав підставу стверджувати, що кращим алгоритмом навчання є алгоритм лінійної класифікації.##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 119
Переглядів анотації: 106
Опубліковано
2010-11-12
Як цитувати
[1]
О. К. Колесницький, С. М. Богатчук, М. В. Крещенецька, і С. С. Яремчук, «Моделювання імпульсної нейронної мережі у задачі розпізнавання багатовимірних імпульсних послідовностей», Вісник ВПІ, вип. 5, с. 62–66, Листоп. 2010.
Номер
Розділ
Інформаційні технології та комп'ютерна техніка
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
