Моделювання імпульсної нейронної мережі у задачі розпізнавання багатовимірних імпульсних послідовностей

Автор(и)

  • О. К. Колесницький
  • С. М. Богатчук
  • М. В. Крещенецька
  • С. С. Яремчук

Ключові слова:

багатовимірна імпульсна послідовність, імпульсна нейронна мережа, розпізнавання, алгоритм зворотного розповсюдження, алгоритм лінійної класифікації

Анотація

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##

Переглядів анотації: 99

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

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.