Дорогов Александр Юрьевич

ПАО «Информационные телекоммуникационные технологии» («Интелтех»), Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет

В работе рассматривается класс быстрых нейронных сетей с пирамидальной структурой. Приведены методы топологического построения одномерных и двумерных пирамидальных сетей. Сети рассматриваемого класса представимы линейными операторами, имеют самоподобную структуру и являются частным случаем алгоритма быстрого преобразования Фурье. Предложены топологические модели пирамидальных нейронных сетей прямой и обратной ориентации. В работе показано применение пирамидальных нейронных сетей быстрого обучения для реализации корреляционной цифровой обработки сигналов и изображений, комбинационной логики и элементов памяти. Рассмотрены примеры построения шифратора и дешифратора бинарных кодов. Отмечено, что пирамидальная сеть памяти обеспечивает хранение и точное восстановление образов подобно хранению данных в компьютерной памяти произвольного доступа. Доказано, что быстрая пирамидальная сеть является нейронной сетью глубокого обучения, а самоподобная структура позволяет дообучать сеть к новым данным без необходимости полного переобучения сети. Данная работа является третьей частью обобщающей статьи «Быстрые преобразования и самоподобные нейронные сети глубокого обучения», опубликованной в этом журнале. В первой части рассмотрены стратифицированные модели самоподобных нейронных сетей, во второй части рассмотрены алгоритмы обучения быстрых нейронных сетей и обобщённых спектральных преобразований.

быстрое перестраиваемое преобразование; нейронная сеть; пирамидальная структура; глубокое обучение, дешифратор кодов, шифратор кодов, нейросетевая память, пластичность нейронной сети, степени свободы