informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-289Research ArticleОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ИЗОБРАЖЕНИЙ, РЕЧИ, ТЕКСТА И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВSIGNAL, IMAGE, SPEECH, TEXT PROCESSING AND PATTERN RECOGNITIONПРИМЕНЕНИЕ ГЕТЕРОАССОЦИАТИВНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАПИСИ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИПрокоповичГ. А.Объединенный институт проблем информатики НАН БеларусиBelarus20120203201802(34)3849Copyright © Прокопович Г.А., 20182018Прокопович Г.А.Прокопович Г.А.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/289

Рассматривается проблема ассоциативного представления данных на примере рекуррентныхискусственных нейронных сетей типа Хопфилда. Предложены: модификация сети «двунаправленная ассоциативная память», способ секционирования входных данных, основанный на их равномерном разбиении с дальнейшим последовательным отображением друг в друга, а также соответствующий метод их записи в гетероассоциативную память. Полученная нейросетевая архитектура способна сохранять, ассоциативно восстанавливать и распознавать большие объемы информации.

ReferencesКузнецов, С.Д. Основы баз данных : учебное пособие / С.Д. Кузнецов. − 2-е изд.,Кузнецов, С.Д. Основы баз данных : учебное пособие / С.Д. Кузнецов. − 2-е изд.,испр. − М. : Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. − 484 с.испр. − М. : Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. − 484 с.Кохонен, Т. Ассоциативные запоминающие устройства / Т. Кохонен. – М. : Мир, 1982. – 384 с.Кохонен, Т. Ассоциативные запоминающие устройства / Т. Кохонен. – М. : Мир, 1982. – 384 с.Hopfield, J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities / J. Hopfield // Proc. of National Academy of Sciences. − 1982. − Vol. 79, № 8. – P. 2554–2558.Hopfield, J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities / J. Hopfield // Proc. of National Academy of Sciences. − 1982. − Vol. 79, № 8. – P. 2554–2558.Hopfield, J.J. Computing with neural circuits / J.J. Hopfield, D.W. Tank // A model. Science. − 1986. − Vol. 233. − P. 625–633.Hopfield, J.J. Computing with neural circuits / J.J. Hopfield, D.W. Tank // A model. Science. − 1986. − Vol. 233. − P. 625–633.The capacity of the Hopfield associative memory / R.J. McEliece [et al.] // IEEE Transactions on Information Theory. − 1987. − Vol. 33, № 4. − P. 461–482.The capacity of the Hopfield associative memory / R.J. McEliece [et al.] // IEEE Transactions on Information Theory. − 1987. − Vol. 33, № 4. − P. 461–482.Elman, J.L. Finding structure in time / J.L. Elman // Cognitive Science. − 1990. − Vol. 14. –Elman, J.L. Finding structure in time / J.L. Elman // Cognitive Science. − 1990. − Vol. 14. –P. 179–211.P. 179–211.Narendra, K.S. Identification and control of dynamical systems using neural networks /Narendra, K.S. Identification and control of dynamical systems using neural networks /K.S. Narendra, K. Parthasarathy // IEEE Trans. Neural Networks. − 1990. − Vol. 1. − P. 4–27.K.S. Narendra, K. Parthasarathy // IEEE Trans. Neural Networks. − 1990. − Vol. 1. − P. 4–27.Improved Elman networks and applications for controlling ultrasonic motors / X.H. ShiImproved Elman networks and applications for controlling ultrasonic motors / X.H. Shi[et al.] // Applied Artificial Intelligence: An International Journal. − 2004. − Iss. 7, vol. 18. −[et al.] // Applied Artificial Intelligence: An International Journal. − 2004. − Iss. 7, vol. 18. −P. 603–629.P. 603–629.Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – 2-е изд., пер. с англ. – М. :Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – 2-е изд., пер. с англ. – М. :Вильямс, 2006. – 1104 с.Вильямс, 2006. – 1104 с.Фролов, А.А. Нейронные модели ассоциативной памяти / А.А. Фролов, И.П. Му-Фролов, А.А. Нейронные модели ассоциативной памяти / А.А. Фролов, И.П. Му-равьев. − М. : Наука, 1987. − 160 с.равьев. − М. : Наука, 1987. − 160 с.Ежов, А.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / А.А. Ежов,Ежов, А.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / А.А. Ежов,С.А. Шумский.− М. : МИФИ, 1998. – 223 с.С.А. Шумский.− М. : МИФИ, 1998. – 223 с.Меламед, И.И. Нейронные сети и комбинаторная оптимизация / И.И. Меламед // Автоматика и телемеханика. − 1994. − № 11. − C. 3–40.Меламед, И.И. Нейронные сети и комбинаторная оптимизация / И.И. Меламед // Автоматика и телемеханика. − 1994. − № 11. − C. 3–40.Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен. – М. : Мир, 1990. – 240 с.Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен. – М. : Мир, 1990. – 240 с.Kosko, B. Constructing an associative memory / B. Kosko // Byte. − 1987. − Vol. 12. −Kosko, B. Constructing an associative memory / B. Kosko // Byte. − 1987. − Vol. 12. −P. 137–144.P. 137–144.Kosko, B. Bi-directional associative memories / B. Kosko // IEEE Transactions on Systems,Kosko, B. Bi-directional associative memories / B. Kosko // IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics. − 1988. − Vol. 18, № 1. − P. 49–60.Man and Cybernetics. − 1988. − Vol. 18, № 1. − P. 49–60.Прокопович, Г.А. Адаптивный нейросетевой классификатор / Г.А. Прокопович // Информатика. − 2009. − № 23. − С. 68–81.Прокопович, Г.А. Адаптивный нейросетевой классификатор / Г.А. Прокопович // Информатика. − 2009. − № 23. − С. 68–81.Прокопович, Г.А. Нейросетевой блок памяти для адаптивной работы сложных технических систем в динамической среде / Г.А. Прокопович // Информатика. – 2010. – № 26. – С. 54–65.Прокопович, Г.А. Нейросетевой блок памяти для адаптивной работы сложных технических систем в динамической среде / Г.А. Прокопович // Информатика. – 2010. – № 26. – С. 54–65.Palm, G. On the information storage capacity of local learning rules / G. Palm // NeuralPalm, G. On the information storage capacity of local learning rules / G. Palm // NeuralComp. – 1992. – Vol. 4. − P. 703–711.Comp. – 1992. – Vol. 4. − P. 703–711.Sommer, F.T. Improved bidirectional retrieval of sparse patterns stored by Hebbian learning / F.T. Sommer, G. Palm // Neural Networks. – 1999. – Vol. 12 (2). − P. 281–297.Sommer, F.T. Improved bidirectional retrieval of sparse patterns stored by Hebbian learning / F.T. Sommer, G. Palm // Neural Networks. – 1999. – Vol. 12 (2). − P. 281–297.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.