Регулярные перестраиваемые преобразования с топологией нейронных сетей глубокого обучения

Авторы

Аннотация

Рассматривается алгоритм постро ения сетевой топологии и обучения двумерных регулярных перестраиваемых преобразований применительно к задачам распознавания и обработки изображений. Построенная топология идеологически близка к топологиям свёрточных нейронных сетей глубокого обучения, но является регулярной с числом слоев, устанавливаемым факторным представлением размерностей изображения и выходной плоскости классов. Алгоритм обучения имеет аналитическое представление, является абсолютно устойчивым и сходится за конечное число шагов. Допол нительные плоскости существенно расширяют информационную емкость перестраиваемого преобразования. Управление плоскостями в режиме обучения реализуется числовыми кодами с регулярной структурой.