Применение нейронной сети Хопфилда для коррекции ошибок в избыточном коде
Введение
В наши дни развитие телекоммуникационных технологий идет семимильными шагами. Но все эти технологии объединяет она большая проблема – проблема обеспечения достоверности передаваемой информации. Решением данной проблемы служит помехоустойчивое кодирование. Помехоустойчивое кодирование – это процесс преобразования информации, представляющий возможность обнаружить и исправить ошибки, возникающие во время передачи информации по каналам передачи данных. Для эффективной коррекции ошибок появляется необходимость в разработке новых методов помехоустойчивого кодирования. Данная проблема может решиться различными путями, в том числе и внедрением нейронных сетей. Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма.
Оглавление
Введение
Известная модель нейронной сети Хопфилда.
1 Формальное описание сети Хопфилда
2 Дискретность нейронной сети Хопфилда
Дискретная математическая модель нейронной сети Хопфилда
1 Пример работы нейронной сети
Применение нейронной сети Хопфилда для коррекции ошибок в избыточном двоичном коде.
заключение
Список литературы
Список литературы
Аведьян, Э.Д. Нейросетевые технологии обработки информации: учеб. пособие / Э.Д. Аведьян, А.И. Галушкин, Н.И. Червяков, П.А. Сахнюк. – Ставрополь: СКФУ, 2014. – 283 с.
Барский, А. Б. Введение в нейронные сети: учебное пособие / А. Б. Барский. - Москва, Саратов: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 357 c.
Барский, А.Б. Искусственный интеллект и логические нейронные сети: учебное пособие/ А.Б. Барский. - Санкт-Петербург: Интермедия, 2019.- 360 c.
Бобрикова, К.А. Применение нейронной сети Хопфилда в качестве инструмента распознавания образов / К.А. Бобрикова, А.И. Павлова // Современные материалы, техника и технологии, 2016, № 1(4). – С. 44-49.
Вакуленко, С. А. Нейронные сети: учебное пособие / С. А. Вакуленко, А. А. Жихарева. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2019. - 110 c.
Галушкин, А.И. Нейронные сети: история развития теории: Учебное пособие для вузов. / А.И. Галушкин, Я.З. Цыпкин. - М.: Альянс, 2015. - 840 c.
Галушкин, А.И. Нейронные сети: основы теории / А.И. Галушкин. - М.: РиС, 2015. - 496 c.
Головко, В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение / В.А. Головко. - М.: Издательство "Радиотехника", 2001. – 372 с.
Горожанина, Е.И. Нейронные сети Электронный ресурс : учебное пособие / Е.И. Горожанина. – Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. – 84 c.
Данченко, А.С. Применение дискретной нейронной сети Хопфилда в задачах помехоустойчивого кодирования / А.С. Данченко, А.В. Шапошников // Сборник научных трудов II Международной научно-практической конференции «Время науки». – Ставрополь: Секвойя, 2020. – С. 25-29.
Жуков, А.Е. Элементы комбинаторики: учебное пособие/ А.Е. Жуков, Д.А. Жуков. - Электрон. текстовые данные.- Москва: Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана, 2014. - 104 c.
В современных реалиях трудно представить человека, который не сталкивается с телекоммуникационными технологиями в повседневной жизни. Объединением всех этих технологий является проблема обеспечения достоверности передаваемой информации. Для решения данной проблемы применяется помехоустойчивое кодирование. Суть задачи помехоустойчивого кодирования заключается в обнаружение и исправление ошибок возникших во время передачи информации. В нашем случае в качестве метода решения задачи помехоустойчивого кодирования была использована нейронная сеть Хопфилда.В первом разделе работы мы рассмотрели основные сведения о нейронной сети Хопфилда, а именно; для чего применяется вычисления этой нейросети, классификацию решений и их основные параметры.Во втором разделе было рассмотрена дискретная нейронная сеть Хопфилда. В результате изучения нейронной сети Хопфилда было выявлено, что данная сеть может быть использована для коррекции ошибок в рамках задачи помехоустойчивого кодирования. На это указывает ее возможность распознавание образов, сутью которой является восстановление эталонного образца по некоторому зашумленному образу.