Название статьи или книги, фамилия автора, DOI

Повышение степени функциональной полноты нейроподобных элементов модели нейронной сети*

Е. А. Самойлин1

научная статья Страницы: 17-26

  1. 1 к. т. н., Ростовский военный институт РВ. г. Ростов-на-Дону

Аннотация

Рассмотрена возможность повышения степени функциональной полноты нейроподобных элементов модели нейрон-ной сети на основе использования биортосигмоидной нелинейности в качестве функции активации. Показано, что при такой нелинейности модель нейроподобного элемента обладает функциональной полнотой в классе двумерных булевых функций, а также повышенной степенью функциональной полноты в классе трехмерных булевых функ-ций.

Для цитирования

Самойлин Е.А. Повышение степени функциональной полноты нейроподобных элементов модели нейронной сети* // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 10. С. 17–26.

Список источников
  1. Rutkowska, D. , Pilinski, M., Rutkowski, L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne I systemy rozmyte. Wydawnictwonaukowepwn. Warszawa LODZ, 1999. (Рус. перевод: Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудинского.М.: Горячая линия-Телеком. 2004.)
  2. Osowski, S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji // Oficyna mydawnicza politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2000. (Рус. перевод: Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: Пер. с польск. И. Д. Рудинского. М: Финансы и статистика. 2004.)
  3. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком. 2001.
  4. Wasserman, P.,Neurocomputing. Theoryandpractice, NostramReinhold. 1990. (Рус. перевод: Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика: Пер. с англ. Ю. А. Зуев, В. А. Точенов. М.: Мир. 1992.)
  5. Патент РФ № 2269155; от 27.01.2007. Модель нейрона, реализующая логическую функцию неравнозначности // Самойлин Е.А. 2006.
  6. Патент РФ № 2308758. от 20.10.2007. Способ реализации нейроном логической функции неравнозначности // Самойлин Е.А. 2007.
  7. Stone, M. N., The Generalized Weierstrass Approximation Theorem // Math. Mag. 1948. V. 21. P. 167-183, 237-254.
  8. Колмогоров А. Н.О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиции непрерывных функций одного переменного // Докл. АН СССР. 1957. Т. 114. № 5. С. 953-956.
  9. Арнольд В. И. О представлении функций нескольких переменных в виде суперпозиции функций меньшего числа переменных // Математическое просвещение. 1958. Вып. 3. С. 41-61.
  10. Cybenko, G., Approximation by Superposition of a Sigmoidal Function // Mathematics of Control, Signals, and Systems. 1989. V. 2. P. 303-314.
  11. Терехов С. А., Горбань А.Н., Дунин-Барковский В.Л., Кирдин А.Н. и др. Нейросетевые информационные модели сложных инженерных систем // Сб. Нейроинформатика. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН. 1998. С. 103-141.
  12. Карпов Ю. Г. Теория автоматов. СПб.: Питер. 2003.