title: Developing a modified neural network of adaptive resonance theory for solving image recognition problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ращенко Дмитрий Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Rashchenko Dmitriy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: кандидат физико-математических наук В.А. Козынченко
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics  V.A. Kozynchenko
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:14:04Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:14:04Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 013098
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4435
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается искусственная нейронная сеть адаптивной резонансной теории АРТ-1, предназначенная для распознавания черно-белых изображений. В ходе исследования архитектуры и алгоритма функционирования выявлены и проанализированы проблемы, которые могут возникать при применении АРТ-1. Предложены две модификации для решения проблемы высокой вычислительной сложности. Первая из модификаций обеспечивает увеличение производительности без изменения структуры сети. Вторая значительно изменяет структуру сети, но обеспечивает существенный прирост скорости. Проведено теоретическое сравнение предложенных модификаций друг с другом и с исходной нейронной сетью и выявлены возможные области применимости каждой из них. Проведено сравнительное тестирование исследуемых сетей на наборе изображений рукописных цифр, подтвердившее теоретические выводы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper considers an artificial neural network of the adaptive resonance theory ART-1, designed to recognize black-and-white images. During the research of architecture and functioning algorithm, the problems which may arise in the application of ART-1 are identified and analyzed. Two modifications are proposed to solve the problem of high computational complexity. The first modification provides an increase in performance without changing the structure of the network. The second one changes significantly the structure of the network, but provides an essential speed boost. The proposed modifications are compared theoretically with each other and with the original neural network  and possible areas of applicability of each of them are identified. A comparative testing of the networks is conducted on a set of images of handwritten digits, the results of it confirms the theoretical conclusions.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: адаптивный резонанс
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фаза поиска
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: adaptive resonance
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: the search phase
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Developing a modified neural network of adaptive resonance theory for solving image recognition problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка модифицированной нейронной сети адаптивной резонансной теории для решения задач распознавания изображений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st013098.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4435/1/st013098.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 446,15 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Rashhenko_D.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4435/2/reviewSV_otzyv_Rashhenko_D.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 90,61 kB
resources.filename: reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4435/3/reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,69 kB
resources.filename: reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4435/8/reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,79 kB