АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ В НЕЙРОМОРФНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ МОДЕЛЯХ НЕЙРОНОВ
Journal Title: Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї - Year 2019, Vol 0, Issue 2
Abstract
<p class="204">Ррассматривается системный принцип построения детекторных искусственных нейронных сетей (ДНС). Этот принцип основан на определении и детектировании структурных элементов распознаваемых образов, а также их непроизводных и производных характеристик. Непроизводные структурные элементы, а также их качественные и количественные характеристики определяются эмпирически. Эти элементы и их характеристики детектируются специфическими нейронами-детекторами ДНС на этапе сенсорного восприятия. Процесс детектирования непроизводных структурных элементов основан на открытии Девидом Хьюбелом (David Hubel) и Т. Визелем (Torsten Wiesel) избирательной реакции нейронов первичной зрительной коры мозга на определенные стимулы. Однако непроизводных структурных элементов и их характеристик недостаточно для решения задачи классификации образов. Это связано с тем, что в процессе обучения нейрона-детектора класса образов происходит потеря информации, которая не содержит устойчивых признаков классификации. Эта потеря информации отражает обобщающую способность ДНС и ведет к уменьшению ее разрешающей способности. Для увеличения разрешающей способности ДНС необходима дополнительная информация. Эта информация может быть получена в результате формирования производных характеристик структурных элементов распознаваемого образа. Формирование производных характеристик отражает процесс информационного анализа, осуществляемого нейронами-анализаторами ДНС, которые, по мнению авторов, являются информационными моделями биологических нейронов-анализаторов. Тогда процесс информационного синтеза реализуется единичными производными нейронами-детекторами ДНС. Эти нейроны-детекторы реагируют на цельные образы. Построение информационных моделей нейронов основывается на выдвинутых авторами гипотезах нейронного кода, объясняющих информационную сущность реакций нейронов.</p>
Authors and Affiliations
Yuri Parzhin, Mykhaylo Soloshchuk, Nataliia Liubchenko
Keywords
Related Articles
- EP ID EP669217
- DOI 10.20998/2079-0023.2019.02.10
- Views 92
- Downloads 0
SYNTHESIS OF LOCAL AREA NETWORK STRUCTURE IN UNCERTAIN CONDITIONS OF INITIAL INFORMATION
The problem of taking into account the uncertainty of the initial information is identified in the tasks of the structure synthesis of local area networks. The analysis of the factors generating uncertainty is carried ou...
Інтелектуальна система класифікаційного аналізу зображень перфузії міокарду
<span>Пропонується метод синтезу системи класифікаційного аналізу результатів обстеження міокарду за даними однофотоної емісійної комп’ютерної томографії. Розглядається процес формування вхідного математичного опису діаг...
ЗАСТОСУВАННЯ АКТИВНОГО НАВЧАННЯ В СИТУАЦІЇ ЦИКЛІЧНОГО ХОЛОДНОГО СТАРТУ РЕКОМЕНДАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ
Досліджено проблему побудови рекомендацій для систем електронної комерції в умовах циклічного холодного старту. Дана проблема виникає при постійній зміні інтересів користувачів протягом строку використання рекомендаційно...
ШЛЯХИ ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ ПРОЦЕСУ РОЗРОБКИ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ НА ОСНОВІ МОДЕЛЕЙ ЗРІЛОСТІ
<p class="104">Стисло розглянуті основні етапи еволюції поняття якості виробу та послуги, починаючи з системи Тейлора до концепції тотального менеджменту якості TQM (Total Quality Management). Зважаючи на універсальний х...
Роль візуалізації та геймифікації у вивченні основ алгоритмізації та програмування
<span>Наразі все більшої популярності набуває інформальна освіта. Однією з найважливіших задач суспільства стає необхідність у більш компактних та ефективних засобах навчання. Враховуючи зростання обсягів інформації та п...