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NEURAL NETWORK-BASED NEURAL NETWORK CONSTRUCTION WITH FUNCTIONAL TRANSFORMATION OF ARBITRARY TYPE FOR INPUT SIGNALS

机译:输入信号具有任意类型的功能变换的基于神经网络的神经网络构造

摘要

FIELD: computer systems.SUBSTANCE: invention can be used for constructing neural networks for temporal or spatial prediction of parameters of studied objects or pattern recognition. Computer system is realized based on neural network, which includes at least one neuron, using functional transformation of arbitrary type, specified in the form of a table (array) of matching pairs of input data and an output function for each input signal with subsequent summation, wherein values of tabular transformation functions are selected stochastically based on a genetic algorithm when training a neural network.EFFECT: technical result is higher degree of freedom of individual neurons and thereby reduced depth of network.1 cl, 5 dwg
机译:技术领域:本发明可以用于构造用于对所研究对象的参数或模式识别进行时间或空间预测的神经网络。基于神经网络的计算机系统是基于神经网络实现的,该神经网络使用任意类型的函数变换来指定至少一个神经元,该函数变换以匹配输入数据对的表(数组)的形式指定,每个输入信号的输出函数具有随后的求和,其中训练神经网络时根据遗传算法随机选择表格变换函数的值。效果:技术结果是单个神经元的自由度更高,从而减少了网络深度。1cl,5 dwg

著录项

  • 公开/公告号RU2018117355A3

    专利类型

  • 公开/公告日2019-11-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号RU20180117355

  • 发明设计人

    申请日0000-00-00

  • 分类号G06N3/06;

  • 国家 RU

  • 入库时间 2022-08-21 11:03:22

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