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 91
- Downloads 0
Правила и составные части методики обобщенно-множественного отображения информации в подсистеме экспресс-анализа СППР аудита
<p class="204">Определена информация синтетического учета характеризующая состояние и результаты деятельности предприятия за период проверки на верхнем уровне. Установлены взаимосвязи синтетического учета и характеристик...
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...
РЕВЕРСНЫЕ ФУНКЦИИ И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ СЛУЧАЙНОГО ФУНКЦИОНАЛА-СВЕРТКИ ОТ НОРМАЛЬНОГО МАРКОВСКОГО ПРОЦЕССА
Рассмотрен процесс, обладающий свойствами стационарности, нормальности и марковости. Для заданного временного интервала изучены энергетический функционал и функционал сверточного типа. При аналитическом рассмотрении зада...
АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ В НЕЙРОМОРФНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ МОДЕЛЯХ НЕЙРОНОВ
<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...
Методи оптимізації топологічних структур у проектах реінжинірингу великомасштабних об’єктів
<span>Знайшла подальшого розвитку математична модель задачі реінжинірингу топологічних структур централізованих великомасштабних об’єктів за показником витрат у частині врахування їх багаторівневості. Цільову функцію мод...