Нейронна мережа, що використовує скалярний добуток і визначає кілька рішень

Анотація

Нейронна мережа Хеммінга є досить ефективним інструментом для вирішення завдань розпізнавання дискретних об'єктів, двійкові компоненти яких описуються за допомогою біполярних компонент, а в якості міри близькості використовується різниця між числом однакових біполярних компонент векторів і відстанью Хеммінга між ними. Для більш тонкої класифікації двійкових об'єктів (векторів) застосовується ряд розширень відстані Хеммінга, що використовують різні функції афінності (близькості або взаємозв'язку) між двійковими об'єктами. У статті пропонуються модифікації нейронної мережі Хеммінга, в яких замість відстані Хеммінга пропонуються інші функції афінності між двійковими векторами. Іл.:7. Табл.: 2. Бібліогр.: 8 назв.

Ключові слова: нейронна мережа; відстань Хеммінга; функції афінності між двійковими векторами; дискретні об'єкти.