Preview

Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don)

Расширенный поиск

Кластеризация данных однослойными импульсными нейронными сетями с динамически формируемыми синаптическими терминалами

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
Russian Federation


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..


Рецензия

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: 452

JATS XML


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


ISSN 2687-1653 (Online)