Биологический алгоритм распознавания сильно скоррелированных образов.

Биологический алгоритм распознавания сильно скоррелированных образов.

А.Л. Микаэлян, Б.В. Крыжановский.

Abstract

Проведен анализ распознающей способности нейросети, способной хранить и об-рабатывать информацию, закодированную в виде частотно-фазовой модуляции. Информативные сигналы в рассматриваемой сети передаются по межнейронным связям в виде квазимонохроматических импульсов на n разных частотах. За ос-нову такой сети принят "параметрический" нейрон – обладающий кубической не-линейностью элемент, способный к преобразованию и генерации частот в процессах параметрического 4-волнового смешения. Показано, что с ростом числа несущих частот помехозащищенность рассматриваемой ассоциативной памяти резко возрастает. Одновременно резко возрастает и объем нейросетевой памяти, которая в n^2 раз больше аналогичной величины в стандартной сети Хопфилда. Число образов, которые способна сохранять такая нейросеть, может во много раз превышать число нейронов.

Edition

Proceedings of the Institute for System Programming, vol. 7 (in Russian), 2004, Стр. 17-26.

ISSN 2220-6426 (Online), ISSN 2079-8156 (Print).

For citation

А.Л. Микаэлян, Б.В. Крыжановский. Биологический алгоритм распознавания сильно скоррелированных образов.. Proceedings of the Institute for System Programming, vol. 7 (in Russian), 2004, Стр. 17-26. .

Full text of the paper in pdf (in Russian) Back to the contents of the volume