Читать онлайн «Исследование нейроподобных сетей, работающих со средним значением стохастического потока(Диссертация)»
Автор Лукьянов А.В.
ЯРОСЛАВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
им. П. Г. ДЕМИДОВА
на правах рукописи
Лукьянов Александр Владимирович
Исследование нейроподобных сетей, работающих со
средним значением стохастического потока
специальность 05. 13. 17 — теоретические основы информатики
Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук
научный руководитель:
доктор физико-математических наук,
профессор Тимофеев Е. А. научный консультант:
кандидат физико-математических наук,
профессор Соколов В. А. Ярославль
2000
Содержание
1. Введение 3
1. 1. Формальная модель нейрона . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1. 2. Некоторые подходы к аппаратной реализации искусственных нейрон-
ных сетей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1. 3. Импульсное кодирование информации в биологических нейронных сетях 7
1. 4. Клеточные нейронные сети . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1. 5. Нейроны с альтернативными синапсами . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1. 6. Дискретное преобразование Фурье . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1. 7. Обзор диссертации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2. Потоковое представление информации 21
2. 1. Общие определения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2. 2. Представление значений из [0; 1] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2. 3. Представление значений из [−1; 1] . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . 25
2. 4. Представление комплексных значений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3. Потоковый нейрон 30
3. 1. Основные элементы нейрона . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3. 2. Описание работы нейрона . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3. 3. Вычисление средних значений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3. 4. Обоснование перехода к линейной модели . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3. 5. Полносвязная сеть и ее обучение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3. 6. Результаты эксперимента . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4. Потоковый нейрон с альтернативными синапсами 44
4. 1. Основные элементы нейрона . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4. 2. Описание работы нейрона . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4. 3.
