Отношение сигнал/помеха для нейросетевой модели ассоциативной памяти с распределенными ключами.

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2006

Отношение сигнал/помеха для нейросетевой модели ассоциативной памяти с распределенными ключами.

Рассмотрены две простейших нейросетевых модели распределенной ассоциативной памяти. В первой модели ключами являются сигналы, подаваемые на отдельные входы, во второй модели ключами являются некоррелированные наборы сигналов, подаваемых на все входы (распределенные ключи). Показано, что отношения сигнал / помеха в обоих случаях одинаковы. Соломатин В. Ф.

 

Июль 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2006

Синаптическое управление конформациями рецепторов как инструмент нейронной памяти.

Исследована модель кластера метаботропных рецепторов для изучения механизмов нейронной памяти, получено, что конформационные переходы аналогичны переключениям молекулярного триггера с химическим и электрическим управлением от окружающих синапсов, запускающим эндогенный процесс генерации спайка, рассмотрено комбинированное химическое и электрическое синаптическое управление конформациями метаботропных рецепторов, позволяющее понять механизмы памяти, стратификацию энграмм по возрасту и динамику обучения-воспроизведения. Радченко А. Н.

 

Июль 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2006

Структурное обоснование функции нервной системы как автоматического регулятора.

Рассмотрены свойства электронного аналога нейрона и его возможности для изучения преобразования импульсных потоков в нейронных структурах, связи между нейронами в которых выявлены в нейрофизиологических исследованиях. Показано, что через цепочки нейронов невозможно передать без искажения структуру входного импульсного потока, а реализация нейронной структурой функции управления возможна только в замкнутом контуре с объектом управления. Романов С. П.

 

Июль 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2006

Расчет теплообмена в системе «сосуды–ткани» на основе нейронных сетей.

На основе нейронных сетей получена аппроксимация решения краевой задачи, моделирующей теплообмен в кровеносных сосудах и окружающей их ткани; рассмотрены разные варианты размеров сосудов, скоростей крови, тепловых режимов. Обсуждены разные нейросетевые подходы к решению задачи; приведены оригинальные алгоритмы обучения нейронных сетей. Васильев А. Н., Тархов Д. А.

 

Июль 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2006

Нетрадиционные генетические алгоритмы декомпозиции и распределения при решении задач математической физики с помощью нейронных сетей.

Рассмотрена аппроксимация решения задачи Дирихле для уравнения Лапласа в области специального вида нейронных сетей с оригинальными алгоритмами обучения, основанными на идеях эволюционного моделирования; приведенные алгоритмы, допускающие эффективное распараллеливание и легко обобщающиеся на другие подобные задачи. Тархов Д. А.

 

Июль 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2006

Новые нейросетевые подходы к решению краевых задач в областях, допускающих декомпозицию.

Нейронные сети представлены как эффективное и мощное средство численного решения краевых задач для уравнений с частными производными;. рассмотрен случай двумерных эллиптических уравнений и областей, допускающих декомпозицию; приведены оригинальные алгоритмы обучения нейронных сетей. Васильев А. Н.

 

Июль 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2006

Новая модель процесса вычислений: обобщение концепции машины Тьюринга.

Предложено обобщение концепции классической схемы машины Тьюринга, в которой обобщены традиционные понятия «лента» и «ячейка памяти», представляющая собой постоянно функционирующую модель динамической системы. «Естественная» эволюция ячеек прерывается «скачками». Рассмотрена модель, описывающая системы с изменяющейся структурой пространства состояний. Граничин О. Н., Жувикина И. А.

 

Июль 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2006

Разработка систем автоматической верификации дикторов с использованием нейронных сетей.

Рассмотрена проблема разработки системы верификации дикторов при условии временной неравномерности произношения фразы; проведено исследование алгоритма динамического искажения как способа выравнивания последовательности речевых характеристик во времени и применения искусственной нейронной сети на этапе принятия решения верификации. Геппенер В. В., Симончик К. К.

 

Июль 01st, 2006 подробнее


    Fatal error: Cannot redeclare wp_pagenavi() (previously declared in /home/neurocomp/webapps/neurocomp_ru/wp-content/plugins/wp-pagenavi/core.php:13) in /home/neurocomp/webapps/neurocomp_ru/wp-content/themes/FLER/includes/pagination.php on line 295