Нейронные сети высокого порядка
Нейронные сети высокого порядка (НСВП) отличаются от МНС тем, что у них только один слой, но на входы нейронов поступают так же термы высокого порядка, являющиеся произведением двух или более компонент входного вектора [1]. Такие сети так же могут формировать сложные разделяющие поверхности.
В [12] показано применение НСВП строго третьего порядка для распознавания изображений лиц, имеющих произвольные масштабы и двумерные повороты. Приведены методы обучения таких сетей. Особенность такой сети заключаются в том, что для обучения некоторому классу достаточно предъявить его образ без вариаций масштабов и поворотов – после обучения сеть будет распознавать известные классы инвариантно к масштабу и поворотам. Такая сеть не является полносвязной, быстро обучается и работает. Отмечено существенное повышение точности классификации такой сетью повёрнутых и масштабированных изображений по сравнению с МНС.
Дополнительно
Становление детской журналистики и её влияние на психологию ребёнка
Русская пресса для юного читателя в
отличие от «взрослой» началась с журнала.
Детская журналистика в нашей стране
имеет богатую историю. До революции, в основном в Петербурге и Москве,
издавалось около трехсот детских и юношеских журналов. Одни из них выходили
десятилетиями, другие прекращали ...
Численная модель эволюции плавающих на сферической мантии и взаимодействующих континентов
С развитием методов
численного моделирования глобальных геодинамических процессов появилась
возможность исследовать механизм дрейфа континентов с периодическим
объединением их в суперконтиненты типа Пангеи. В предыдущих работах авторов
разработан метод численного решения системы уравнений переноса ...