АДАПТИВНЫЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ КЛАССИФИКАТОР
Аннотация
Рассматривается проблема затирания памяти в искусственных нейронных сетях при предъявлении новых классов образов. Предлагается адаптивный гибридный классификатор, обладающий способностью к дообучению. Отличительной особенностью описываемого классификатора является обучение с учителем и наличие ассоциативного поиска сохраненных образов в долговременной памяти, который повышает устойчивость классификатора к шумам и уменьшает количество обращений к памяти по сравнению с последовательным способом.
Список литературы
1. Печерский, Ю.Н. Распознающие системы в природе, науке и технике / Ю.Н. Печерский. – Кишинев : Штиинца, 1986. – 156 с.
2. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен. – М. : Мир, 1990. – 240 с.
3. Джонс, М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М.Т. Джонс ; пер. с англ. А.И. Осипов. – М. : ДМК Пресс, 2004. – 312 с.
4. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. –
5. -е изд. – М. : Вильямс, 2007. – 1424 с.
6. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – 2-е изд., пер. с англ. – М. : Вильямс, 2006. – 1104 с.
7. Симонов, П.В. Лекции о работе головного мозга. Потребностно-информационная теория высшей нервной деятельности / П.В. Симонов. – М. : Институт психологии РАН, 1998. – 98 с.
8. Крот, А.М. Быстрые алгоритмы и программы цифровой спектральной обработки сигналов и изображений / А.М. Крот, Е.Б Минервина. – Минск : Навука i тэхнiка, 1995. – 407 с.
9. Крот, A.M. Дискретные модели динамических систем на основе полиномиальной алгебры / A.M. Крот. – Минск : Навука i тэхнiка, 1990. – 312 с.
10. Головко, В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4 : учеб. пособие для вузов / А.В. Головко ; под общ. ред. Л.И. Галушкина. – М. : ИПРЖР, 2001. – 256 с.
11. Kosko, B. Bidirectional associative memories / B. Kosko // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1988. – Vol. 18, № 1. – P. 49–60.
12. Freeman J.A., Skapura D.M. Neural networks, algorithms, applications, and programming techniques / J.A. Freeman, D.M. Skapura. – N.Y. : Addison-Wesley, 1991. – P. 414.
Рецензия
Для цитирования:
Прокопович Г.А. АДАПТИВНЫЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ КЛАССИФИКАТОР. Информатика. 2009;(3(23)):68-81.
Просмотров: 508
Послать статью по эл. почте 