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
Кибернетика и синергетика – науки о самоорганизующихся системах
Фронт современной науки простирается от
сравнительно частных, конкретных концепций относительно различных областей
физического и химического мира, до глубочайших теорий, охватывающих различные
сферы природы, общества и технической деятельности человека. К последним
следует отнести кибернетику и ...
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 ...