РОЗРОБКА ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З МОЖЛИВІСТЮ ДОНАВЧАННЯ, ЗБЕРІГАННЯ Й ВІДНОВЛЕННЯ ЗІ СВОЄЇ ПАМ’ЯТІ МНОЖИН АСОЦІАТИВНИХ ЗОБРАЖЕНЬ - Заковоротний, Олександр; Орлова, Тетяна (Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Нові рішення у сучасних технологіях, 2024)
Створено нову багатонаправлену штучну нейронну мережу, яка може використовуватися у автоматизованих системах керування для управління складними технічними об'єктами. Описано структуру та принципи функціонування розробленої штучної нейронної мережі. Архітектура мережі заснована на перебудові багатонаправленої нейромережевої пам’яті через інтеграцію в його структуру N модулів, заснованих на дискретних нейронних мережах адаптивної резонансної теорії та проміжного шару нейронів, в якому елементи зв'язані парами двонаправлених зважених зв'язків, що містить відповіді елементи розпізнавальних шарів N одноакових модулів, які функціонують паралельно, причому кожний модуль є дискретною нейронною мережею АРТ-1У. Кожен модуль складається з шарів інтерфейсних елементів, нейронні структури яких пов'язані з відповідними сенсорними елементами через бінарні двонаправлені зв'язки, організовані у пари. Модулі також мають розпізнавальні шари елементів, нейрони яких встановлюють зв'язок з відповідними їм інтерфейсними шарами через пари двонаправлених зважених зв'язків з безперервними ваговими коефіцієнтами. У складі модулів також присутні вирішуючі нейрони, які зв'язані гальмуючими й збудливими зв'язками з усіма елементами інтерфейсних, розпізнавальних та сенсорних шарів. Крім того, є керуючі нейрони, які також зв'язані гальмуючими й збудливими зв'язками з усіма елементами шарів (сенсорних, інтерфейсних й розпізнавальних) та додатково, вони зв'язані з керуючими нейронами, які мають зв'язки зі всіма нейронами в проміжному шарі елементів нейронної мережі.. Підтверджено, що додаванням перерахованих вище елементів в структуру нової штучної нейронної мережі досягається можливість роботи пристрою багатонаправленої нейромережевої пам’яті з асоціативними зображеннями та можливістю донавчання в процесі функціонування. Проведено порівняльний аналіз з існуючою мережею для розпізнавання образів. Зазначені переваги та недоліки багатонаправленої нейромережевої пам’яті. Визначені удосконалені алгоритми розпізнавання й класифікації образів, завдяки яким багатонаправлена нейромережева пам’ять здатна донавчатися під час своєї роботи, а також зберігати та відтворювати множини асоціативних зображень зі своєї пам’яті.