Штучний інтелект

Науковий журнал

ISSN 2710-1673

ONLINE: ISSN 2710-1681

Виберіть свою мову


Модифікована q-нарна модель Поттса з бінаризованими синаптичними коефіцієнтами

Крижановський Б.В.1, Крижановський В.М.2
1 Центр оптико-нейронних технологій НИИС РАН
2 Центр оптико-нейронних технологій НИИС РАН

Повний текст (PDF)

УДК: 681.3
Мова публікації: Російська
Stuc. intelekt. 2008; 13; (3):540-547

Анотація: Практичне застосування q-нарних моделей Поттса ускладнюється високими вимогами до оперативної пам’яті (необхідно 32N^2q^2 біт, де N – число нейронів, q – число станів нейрона). У роботі досліджується модифікована модель Поттса з бінаризованими синаптичними коефіцієнтами. Процедура бінаризації дозволяє в 32 рази зменшити розмір необхідної оперативної пам’яті (N^2q^2 біт) і більш ніж в q разів прискорити алгоритм. Очікувалося, що бінаризація призведе до погіршення розпізнавальних характеристик. Проте аналіз показав несподівані результати: процедура бінаризації приводить до збільшення об’єму нейромережної пам’яті в 2 рази. Отримані результати узгоджуються з проведеними експериментами.

Ключові слова:

Посилання:

Переглянути повний текст статті (PDF)