Построение нейросети на основе модели алгоритмов с кусочно-линейными поверхностями и параметрами для задач распознавания со стандартной информацией

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе для задач распознавания со стандартной информацией на основе операторного подхода и модели алгоритмов с кусочно-линейными поверхностями и параметрами показана возможность построения нейросети, воспроизводящей вычисления, осуществляемые корректным алгоритмом.

Об авторах

Ю. И. Журавлев

Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Российской академии наук Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: zhur@ccas.ru

Академик РАН

Россия, 119333, г. Москва, ул. Вавилова, д. 40

А. Е. Дюсембаев

Казахский национальный университет им. аль-Фараби

Email: anuardu@yahoo.com
Казахстан, 050040, г. Алматы, пр. аль-Фараби, 71

Список литературы

  1. Журавлев Ю.И. Экстремальные алгоритмы в математических моделях для задач распознавания и классификации // ДАН. 1976. Т. 231. № 3. С. 532-535.
  2. Журавлев Ю.И. Корректные алгебры над множеством некорректных (эвристических) алгоритмов // Кибернетика. 1977. № 4. С. 5-17.
  3. Журавлев Ю.И. Корректные алгебры над множеством некорректных (эвристических) алгоритмов // Кибернетика. 1978. № 2. С. 37-45.
  4. Дюсембаев А.Е., Калиаждаров Д.Р. О точных решениях задач распознавания на основе нейросетевого подхода // ДАН. 2015. Т. 461. № 3. C. 268-271.
  5. Дюсембаев А.Е. Об одном подходе к решению задач распознавания на основе нейросетей // ДАН. 2017. Т. 473. № 2. С. 127-130.
  6. Dyusembaev A.E., Grishko M.V. Conditions of the correctness for algebra of estimates calculation algorithms with μ-operators over a set of binary-data recognition problems // Journal of Pattern Recognition and Image Analysis. 2017. V. 27. № 2. P. 166-174.
  7. Рудаков К.В. О числе гиперплоскостей, разделяющих конечные множества в эвклидовом пространстве // ДАН. 1976. Т. 231. № 6. С. 1296-1299.
  8. Vapnik V.N. Statistical Learning Theory. 1998. 768 p.
  9. Dyusembaev A.E., Grishko M.V. Construction of a Correct Algorithm and Spatial Neural Network for Recognition Problems with Binary Data // Comput. Math. Math. Phys. 2018. V. 58(10). P. 1673-1686.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2019