Preview

Вестник Донского государственного технического университета

Расширенный поиск

Кластеризация данных однослойными импульсными нейронными сетями с динамически формируемыми синаптическими терминалами

Полный текст:

Аннотация

Предложен усовершенствованный метод построения и обучения однослойных импульсных нейронных сетей. Разработанный метод позволяет применять однослойные импульсные нейронные сети, кодирующие каждое измерение входных данных одним нейроном входного слоя, для распознавания разномасштабных и пересекающихся кластеров при обучении «без учителя». Представленный подход позволяет получить приемлемую точность классификации и способность распознавания сложных кластеров данных при значительно упрощённой структуре нейронной сети.

Об авторе

АЛЕКСАНДР АЛЕКСАНДРОВИЧ КРАСНОЩЁКОВ
Донской государственный технический университет
Россия


Список литературы

1. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс / С. Хайкин. – М.: Вильямс, 2006. – С.43-48, 95.

2. Henk A.K. Mastebroek, Johan E. Vos Plausible neural networks for biological modelling.//Kluwer Academic Publishers, 2001. – С.23-33.

3. Olivier B., Manuel C. A survey on continuous time computations. // Springer, 2008, – С. 5,6.

4. Maass W. Networks of Spiking Neurons: The Third Generation of Neural Network Models // Neural Networks, 1997, Vol. 10, Issue 9. – С. 1659-1671.

5. Терехин А.Т. Нейросетевое моделирование когнитивных функций мозга: обзор основных идей / А.Т. Терехин, Е.В. Будилова, Л.М. Качалова, М.П. Кариенко // Психологические исследования: электрон. журн. – 2009. – № 2(4). URL: http://psystudy.ru (01.12.09). 20-22.

6. Maass W., Natschlager T. Associative memory with networks of spiking neurons in temporal coding // Neuromorphic Systems: Engineering Silicon from Neurobiology. Amsrerdam: World Scientific, 1998. – С. 21-32.

7. Bohte S.M., La Poutre H., Kok J.N. Unsupervised classification in a layered network of spiking neurons // 2002, IEEE Transactions on Neural Networks, 13(2), March 2002. – С. 426-435.

8. Hopfield, J. Pattern recognition computation using action potential timing for stimulus representation // Nature 376, 1995. – С.33-36.

9. Natschlager T., Ruf, B. Spatial and temporal pattern analysis via spiking neurons // Network: Computational Neural Systems. 9(3), 1998. – C. 319-338..


Для цитирования:


КРАСНОЩЁКОВ А. Кластеризация данных однослойными импульсными нейронными сетями с динамически формируемыми синаптическими терминалами. Вестник Донского государственного технического университета. 2010;10(3):318-324.

For citation:


KRASNOSHCHEKOV A. COMPLEX DATA CLUSTERING WITH SINGLE-LAYER DYNAMICALLY LINKED SPIKING NEURAL NETWORK. Vestnik of Don State Technical University. 2010;10(3):318-324. (In Russ.)

Просмотров: 31


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1992-5980 (Print)
ISSN 1992-6006 (Online)