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
Шероховатость поверхности и её изображение на чертежах
КОНСТРУКЦИЯ
(объект производства)
ТЕХНОЛОГИЯ
(производственные
процессы)
↔
↔
↔
↑ ↑ ↑ ↑
↑ ↑ ↑
...
Развитие представлений о природе тепловых явлений и свойств макросистем
Вокруг нас происходят явления, внешне весьма
косвенно связанные с механическим движением. Это явления, наблюдаемые при
изменении температуры тел, представляющих собой макросистемы, или при переходе
их из одного состояния (например, жидкого) в другое (твердое либо
газообразное). Такие явления наз ...