Купить статью

Проектируется нейросетевая архитектура, основанная на полимерных макроячейках, выполняющих роль нейронных элементов и способных образовывать электропроводящие синаптические переходы. Разработана архитектура нейросетевого вычислителя, в котором каждый из компонентов способен регистрировать и вырабатывать ответную реакцию на энергетические воздействия различной природы: электрические, оптические и электростатические. Данная особенность нейронной сети снимает ограничения, связанные с восприятием входной информации только входным слоем нейросетевого вычислителя. Проведено исследование влияния воздействия различных представлений входных данных на процесс обработки информации макроячейкой. Исследована эффективность применения временной и электрической деградации нейросетевой макроячейки как комплексного явления, направленного на адаптацию нейронной сети к этому процессу и формирование алгоритма распределения элементов обучающей выборки равномерно по всему объему доступных нейроэлементов. В статье проанализирован способ формирования эпизодической циркуляционной памяти, которая значительно повышает скорость выработки решения сетью, с учетом гравитационного взаимодействия с макроячейками. Выявленная особенность влияния гравитационного поля на активность нейросетевых скоплений легла в основу естественной селекции ячеек по выполняемым функциям в зависимости от пространственного положения в архитектуре нейронной сети. Приведен способ воздействия на ячейку физическими эквивалентами элементов обучающей выборки, преобразованных в различные энергетические формы для управления конфигурированием макроячейки с использованием всех доступных способов восприятия информации. Каждое воздействие, несущее информацию об обучающем элементе (оптическое и электростатическое), подкрепляет сформированные обобщающие способности нейронной композиции макроячеек. Практическая новизна выполненного исследования заключается в спроектированной нейросетевой системе, в которой достигается увеличение быстродействия за счет самоорганизующихся осциллирующих нейронных скоплений. Разработанная нейросетевая модель применяется для снижения радиодевиации и сопутствующих ошибок навигации, возникающих из-за проводящих препятствий или атмосферных образований.