"Е.М.Миркес. Учебное пособие по курсу Нейроинформатика " - читать интересную книгу автора

Пятый рисунок - второй класс разбит на два. Результат классификации на
пять классов. Плотности не увеличились. Разбиение отвергнуто. Возврат к
третьему рисунку.
Шестой рисунок - третий класс разбит на два. Результат классификации на
пять классов. Плотности увеличились. Разбиение признано хорошим.
Седьмой рисунок - первый класс разбит на два. Результат классификации
на шесть классов. Плотности не увеличились. Разбиение отвергнуто. Возврат к
шестому рисунку.
Восьмой рисунок - второй класс разбит на два. Результат классификации
на шесть классов. Плотности не увеличились. Разбиение отвергнуто. Возврат к
шестому рисунку.
Девятый рисунок - третий класс разбит на два. Результат классификации
на шесть классов. Плотности не увеличились. Разбиение отвергнуто. Возврат к
шестому рисунку.
Десятый рисунок - четвертый класс разбит на два. Результат
классификации на шесть классов. Плотности не увеличились. Разбиение
отвергнуто. Возврат к шестому рисунку.
Одинадцатый рисунок - пятый класс разбит на два. Результат
классификации на шесть классов. Плотности не увеличились. Разбиение
отвергнуто. Возврат к шестому рисунку.
Двенадцатый рисунок (совпадает с шестым) - окончательный результат.
Рис. 19. Результат применения критерия плотности классов для
определения числа классов к множеству точек, приведенному на рис. 10б.
На рис. 19 приведен результат применения плотностного критерия
определения числа классов для множества точек, приведенного на рис. 10б.


Лекции 4, 5 и 6. Нейронные сети ассоциативной памяти, функционирующие в
дискретном времени

Нейронные сети ассоциативной памяти - сети восстанавливающие по
искаженному и/или зашумленному образу ближайший к нему эталонный.
Исследована информационная емкость сетей и предложено несколько путей ее
повышения, в том числе - ортогональные тензорные (многочастичные) сети.
Описаны способы предобработки, позволяющие конструировать нейронные сети
ассоциативной памяти для обработки образов, инвариантной относительно групп
преобразований. Описан численный эксперимент по использованию нейронных
сетей для декодирования различных кодов. Доказана теорема об информационной
емкости тензорных сетей.


Описание задачи

Прежде чем заниматься конструированием сетей ассоциативной памяти
необходимо ответить на следующие два вопроса: "Как устроена ассоциативная
память?" и "Какие задачи она решает?". Когда мы задаем эти вопросы, имеется
в виду не устройство отделов мозга, отвечающих за ассоциативную память, а
наше представление о макропроцессах, происходящих при проявлении
ассоциативной памяти.
Принято говорить, что у человека возникла ассоциация, если при