Структурная и функциональная организация самообучаемой самомодифицирующейся нейронной сети
Автор: Малявко Александр Антонович
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 2-3 т.18, 2016 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается один из возможных подходов к созданию искусственной нейронной сети, способной в некоторой степени имитировать функционирование всего мозга, а не отдельных его функций, таких как распознавание образов или распознавание речи. Такая сеть должна быть способна самообучаться и самомодифицироваться в процессе работы. Предлагается возможная структура растущей самообучаемой нейронной сети и некоторые идеи алгоритмов ее формирования и начальной настройки.
Нейронная сеть, блочно-слойная структура сети, самообучение, самомодификация
Короткий адрес: https://sciup.org/148204596
IDR: 148204596 | УДК: 004.032.26
Structural and functional organization of self-modifying, self-learning neural network
One of the possible approaches to the creation of artificial neural network capable to some degree mimic the functioning of the entire brain, rather than its individual features, such as image recognition and speech recognition. Such a network should be able to educate themselves and modifying self during operation. It offers the possibility to structure the growing self-organizing neural networks and algorithms of its formation and initial setup.
Список литературы Структурная и функциональная организация самообучаемой самомодифицирующейся нейронной сети
- Kohonen, T. Self-organization and Assotiative Memory. -Springer-Verlag, 1989. 312 p.
- Fritzke, B. FLEXMAP -A neural network for the traveling salesman problem with linear time and space complexity/B. Fritzke, P. Wilke//Proc. Of IJCNN-91, Singapore, 1991. P. 929.
- Shen, F. An incremental network for on-line unsupervised classification and topology learning/F. Shen, O. Hasegawa//Neural Networks. 2006. V. 19. P. 90-106.
- Shen, F. An enhanced self-organising incremental neural network for online unsupervised learning/F. Shen, T. Ogura, O. Hasegawa//Neural Networks. 2007. V. 20. P. 893-903.
- Каширина, И.Л. Применение растущей нейронной сети для решения квадратичной задачи о назначениях//Вестник ВГУ, серия: Системный анализ и информационные технологии. -Воронеж, Изд-во ВГУ. 2007. № 1. С. 45-49.
- Hastie, T. The Elements of statistical learning/T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. -Springer-Verlag, 2001. 535 p.
- Anokhin, P.K. Biology and neurophysiology of the condition reflex and its role in adaptive behavior. Oxford, Pergamon Press, 1974. 576 p.
- Hawkins, J. On Intelligence/J. Hawkins, S. Blakeslee. -Times Books, 2004. 272 p.
- Maliavko, A.A. Towards Development of Self-Learning and Self-Modification Spiking Neural Network as Model of Brain/A.A. Maliavko, A.V. Gavrilov//13th International Scien.-Techn. Conf. on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering APEIE-2016. -Novosibirsk, NSTU. 2016. V. 1, Part 2. P. 461-463.
- Gavrilov, A.V. Emotions and a priori Knowledge Representation in Artificial General Intelligence//Proc. of Int. Conf. on Intelligent Information and Engineering Systems INFOS-2008. Varna, Bulgaria, June 23-July 03, 2008; in book: "Intelligent Technologies and Applications" of Int. Book Series "Information Science and Computing", ITHEA, Bulgaria, 106-110.
