Розпізнавання спотворених символів неповнозв’язною одношаровою дипольною нейронною мережею

У роботі розглянуто дві проблеми: перша стосується розпізнавання спотворених символьних образів одношаровою неповнозв’язною дипольною нейронною мережею, а друга – оптимізації обчислювального ресурсу під час розпізнавання спотворених символьних образів. Об’єктом дослідження є процес розпізнавання спотворених символьних образів одношаровою неповнозв’язною дипольною нейронною мережею. Предмет дослідження – алгоритми оптимізації обчислювального ресурсу під час розпізнавання спотворених символьних образів, а його мета – розроблення архітектури неповнозв’язної одношарової мережі з дипольними нейронами. Зокрема, запропоновано архітектуру неповнозв’язної одношарової мережі з дипольними нейронами. Неповнозв’язність синаптичних зв’язків між нейронами ґрунтується на тому, що істотна взаємодія між дипольними нейронами існує в найближчому їх оточенні. Синаптичні зв’язки між дипольними нейронами враховуються тільки між найближчими сусідніми нейронами, оскільки тензор синаптичних зв’язків $\lambda_{i j}$ між $i$-м та $j$-м дипольними нейронами обернено пропорційний до відстані $r_{i j}$ між сусідніми $i$-м та $j$-м дипольними нейронами, тому $\lambda_{i j+1}<<\lambda_{i j}$ . Побудована неповнозв’язна одношарова дипольна нейронна мережа має розріджену симетричну матрицю синаптичних зв'язків, використовується як автоасоціативна пам’ять та функціонує до досягнення рівноваги, коли наступний стан мережі дорівнює попередньому. Розроблено алгоритм розпізнавання вхідних спотворених символьних образів за допомогою неповнозв’язної дипольної нейронної мережі, реалізований у прикладній системі Matlab. Показано, що для розпізнавання вхідних символьних образів неповнозв’язною дипольною нейронною мережею час обчислювального ресурсу менший порівняно з повнозв’язною нейромережею у $n(n + 1)/4$ разів ($n$ – кількість пікселів у стовпцях та рядках відповідно, які використовують для кодування вхідних зображень). Числові експерименти показали, що час обчислювального ресурсу для розпізнавання $0,4n^2$ спотворених символьних знаків, які описуються матрицею розміром 5×5, менший від часу розпізнавання повнозв’язною нейронною мережею у 7,5 разу.