ГЛОБАЛЬНЫЙ АТТРАКТОР И ДОСТАТОЧНЫЕ УСЛОВИЯ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ОБРАЗОВ НЕЙРОСЕТЯМИ КОЭНА – ГРОССБЕРГА
Аналоговые нейронные сети Коэна – Гроссберга изучаются в общем случае, когда межнейронные (синаптические) связи могут быть несимметричными и, следовательно, отсутствует аналог гамильтониана для системы в полном фазовом пространстве (глобальная функция Ляпунова). Доказывается, что при определенных ус...
Format: | Article |
---|---|
Language: | Russian |
Published: |
The United Institute of Informatics Problems of the National Academy of Sciences of Belarus
2018-12-01
|
Series: | Informatika |
Online Access: | https://inf.grid.by/jour/article/view/680 |
id |
doaj-88c2a9dd4b424a9c84aa25107240a2f0 |
---|---|
record_format |
Article |
spelling |
doaj-88c2a9dd4b424a9c84aa25107240a2f02021-07-28T21:07:28ZrusThe United Institute of Informatics Problems of the National Academy of Sciences of Belarus Informatika1816-03012018-12-0101(9)114123646ГЛОБАЛЬНЫЙ АТТРАКТОР И ДОСТАТОЧНЫЕ УСЛОВИЯ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ОБРАЗОВ НЕЙРОСЕТЯМИ КОЭНА – ГРОССБЕРГА01Полоцкий государственный университетПолоцкий государственный университетАналоговые нейронные сети Коэна – Гроссберга изучаются в общем случае, когда межнейронные (синаптические) связи могут быть несимметричными и, следовательно, отсутствует аналог гамильтониана для системы в полном фазовом пространстве (глобальная функция Ляпунова). Доказывается, что при определенных условиях существует глобальная притягивающая область Q, такая, что все аттракторы лежат внутри Q и, кроме того, область Q является аттрактором системы. Находится верхняя оценка времени, необходимого для достижения предписанной окрестности области Q. Получаются достаточные условия, при выполнении которых нейросеть асимптотически сходится к ближайшему стационарному состоянию (запомненному образу) и достигает заданной окрестности аттрактора системы за определенное (конечное) время. Находится верхняя граница времени, необходимого для восстановления запомненного образа с заданной точностью.https://inf.grid.by/jour/article/view/680 |
collection |
DOAJ |
language |
Russian |
format |
Article |
sources |
DOAJ |
title |
ГЛОБАЛЬНЫЙ АТТРАКТОР И ДОСТАТОЧНЫЕ УСЛОВИЯ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ОБРАЗОВ НЕЙРОСЕТЯМИ КОЭНА – ГРОССБЕРГА |
spellingShingle |
ГЛОБАЛЬНЫЙ АТТРАКТОР И ДОСТАТОЧНЫЕ УСЛОВИЯ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ОБРАЗОВ НЕЙРОСЕТЯМИ КОЭНА – ГРОССБЕРГА Informatika |
title_short |
ГЛОБАЛЬНЫЙ АТТРАКТОР И ДОСТАТОЧНЫЕ УСЛОВИЯ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ОБРАЗОВ НЕЙРОСЕТЯМИ КОЭНА – ГРОССБЕРГА |
title_full |
ГЛОБАЛЬНЫЙ АТТРАКТОР И ДОСТАТОЧНЫЕ УСЛОВИЯ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ОБРАЗОВ НЕЙРОСЕТЯМИ КОЭНА – ГРОССБЕРГА |
title_fullStr |
ГЛОБАЛЬНЫЙ АТТРАКТОР И ДОСТАТОЧНЫЕ УСЛОВИЯ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ОБРАЗОВ НЕЙРОСЕТЯМИ КОЭНА – ГРОССБЕРГА |
title_full_unstemmed |
ГЛОБАЛЬНЫЙ АТТРАКТОР И ДОСТАТОЧНЫЕ УСЛОВИЯ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ОБРАЗОВ НЕЙРОСЕТЯМИ КОЭНА – ГРОССБЕРГА |
title_sort |
глобальный аттрактор и достаточные условия для восстановления образов нейросетями коэна – гроссберга |
publisher |
The United Institute of Informatics Problems of the National Academy of Sciences of Belarus |
series |
Informatika |
issn |
1816-0301 |
publishDate |
2018-12-01 |
description |
Аналоговые нейронные сети Коэна – Гроссберга изучаются в общем случае, когда межнейронные (синаптические) связи могут быть несимметричными и, следовательно, отсутствует аналог гамильтониана для системы в полном фазовом пространстве (глобальная функция Ляпунова). Доказывается, что при определенных условиях существует глобальная притягивающая область Q, такая, что все аттракторы лежат внутри Q и, кроме того, область Q является аттрактором системы. Находится верхняя оценка времени, необходимого для достижения предписанной окрестности области Q. Получаются достаточные условия, при выполнении которых нейросеть асимптотически сходится к ближайшему стационарному состоянию (запомненному образу) и достигает заданной окрестности аттрактора системы за определенное (конечное) время. Находится верхняя граница времени, необходимого для восстановления запомненного образа с заданной точностью. |
url |
https://inf.grid.by/jour/article/view/680 |
_version_ |
1721262790080987136 |