Архитектуры и алгоритмы функционирования нейронных сетей Хемминга и Хебба, способных дообучаться и распознавать новую информацию

Abstract

RU: Решена задача дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Объектом исследования являются процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей. Предметом исследования являются архитектуры и алгоритмы функционирования искусственных нейронных сетей. Цель работы: разработка стабильно-пластичных нейронных сетей Хемминга и Хебба. Разработаны архитектуры и алгоритмы функционирования дискретных стабильно-пластичных нейронных сетей Хемминга и Хебба, которые не только могут дообучаться в процессе функционирования, но и распознавать новую информацию. Новые сети могут стать альтернативой дискретным нейронным сетям адаптивной резонансной теории. Разработанный подход по дообучению может быть обобщен и на другие нейронные сети. Проведены экспериментальные исследования разработанных алгоритмов функционирования искусственных нейронных сетей. Результаты экспериментов подтверждают правильность предложенного подхода. UK: Вирішена задача донавчання класичних дискретних нейронних мереж Хеммінга та Хебба без втрат інформації, що вже була запам’ятована. Об’єктом дослідження є процеси розпізнавання та класифікації образів в системах, що побудовані на основі штучних нейронних мереж. Предметом дослідження є архітектури та алгоритми функціонування штучних нейронних мереж. Мета роботи: розробка стабільно-пластичних нейронних мереж Хеммінга та Хебба. Розроблені архітектури та алгоритми функціонування дискретних стабільно-пластичних нейронних мереж Хеммінга та Хебба, які не тільки можуть донавчатися в процесі функціонування, а й розпізнавати нову інформацію. Нові мережі можуть стати альтернативою дискретним нейронним мережам адаптивної резонансної теорії. Розроблений підхід по донавчанню може бути узагальнений й на інші нейронні мережі. Проведено експериментальні дослідження розроблених алгоритмів функціонування штучних нейронних мереж. Результати експериментів підтверджують правильність запропонованого підходу. EN: The problem of the classical discrete neural networks Hamming and Hebb lossless previously stored information additional training. The object of research is the process of recognition and classification of images on systems that are based on artificial neural networks. The subject of research is the architecture and algorithms of artificial neural networks. Objective: To develop a stable and plastic neural networks Hamming and Hebb. The architecture and algorithms of discrete stable and plastic neural networks Hamming and Hebb, which not only can be trained during functioning, but also to recognize the new information. New networks can be an alternative to discrete neural network adaptive resonance theory. The developed approach for training can be generalized to other neural networks. Experimental investigations of the functioning of the developed algorithms of artificial neural networks. The experimental results confirm the validity of the proposed approach.