Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска

Область поиска
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткий полный
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>A=Alspector, Joshua$<.>)
Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2
1.

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.10-04А3.197

Автор(ы) : Alspector, Joshua
Заглавие : A VLSI approach to neural-style information processing
Источник статьи : VLSI Signal Process., III. - New York (N. Y.), 1988. - С. 232-243
Аннотация: Описаны 3 типа нейронной обработки информации: 1) выделение простых признаков и сжатие данных; 2) сети для "коллективных вычислений"; 3) нейронные сети, где с помощью обучения вводится новая корреляционная структура. Приведен пример кристалла, содержащего 6 нейронов и 15 двунаправленных адаптивных синапса. Синапсы управляются цифровым кодом. Предлагается система, в к-рой для сжатия данных используются нейроподобные сети. Система сжимает видеоданные и представляет в виде, пригодном для передачи по телефонным линиям. Рассмотрены возможные применения обучаемых кристаллов. Сделан вывод о 2 основных преимуществах нейронного представления: 1) способность решать сложные неструктурированные задачи; 2) высокое быстродействие при физ. реализации. США, Bellcore, 2Е-378, 445 South St., Morristown, NJ. Ил. 4. Библ. 26.
ГРНТИ : 34.53.19
Предметные рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ
РЕАЛИЗАЦИЯ
СБИС
Дата ввода:

2.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.01-04А3.149

Автор(ы) : Allen Robert B., Alspector, Joshua
Заглавие : Learning of stable states in stochastic networks
Источник статьи : IEEE Trans. Neural Networks. - 1990. - Vol. 1, N 2. - С. 233-238
Аннотация: Предложен алгоритм обучения нейронной сети больцмановского типа с асимметричными связями. Показано, что хотя в начальном состоянии такие сети являются неустойчивыми (за счет обратных связей в них возникают колебания), в процессе обучения происходит спонтанная стабилизация. При этом веса связей, бывшие до этого асимметричными, симметризуются. Однако достигаемая симметричность связей не является полной и не может объяснить возникновение устойчивости. В статье теоретически рассмотрено, какое влияние на энтропию системы оказывает процесс обучения. Факт обнаруженной устойчивости сети с асимметричными связями подтвержден и при физ. исследовании на электронной модели нейронной сети. США, Bell Communications Res., Morristown, NJ 07960-1910. Ил. 3. Библ. 20.
ГРНТИ : 34.53.19
Предметные рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
БОЛЬЦМАНОВСКИЕ СЕТИ
АСИММЕТРИЧНЫЕ СВЯЗИ
ОБУЧЕНИЕ
УСТОЙЧИВОСТЬ
Дата ввода:

 




© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)