Аннотация.

В работе предложен новый подход к решению задачи распознавания пиксельных черно-белых изображений с использованием искусственных нейронных сетей. Рассматривается алгоритм построения и обучения искусственной нейронной сети LICS (Linear Characters Separation), относящейся к многослойным персептронам или персептронам со скрытым слоем. Данный алгоритм имеет ряд преимуществ, среди которых – минимальное число устанавливаемых параметров и, как следствие, возможность работы алгоритма в целом классе задач без предварительной ‘настройки’ для каждой конкретной задачи, а также его наглядность и простота.

Ключевые слова:

пиксельный образ, нейронная сеть, персептрон, алгоритм обучения.

Авторы:

Гребенкин Илья Олегович.
Студент кафедры НДС и ПУ факультета ВМК МГУ. Круг научных интересов: нейронные сети, математическое моделирование.

Магницкий Николай Александрович.
Заведующий лабораторией Института системного анализа РАН. Окончил МГУ в 1974 году. Доктор физико-математических наук, профессор кафедры НДС и ПУ ф-та ВМК МГУ. Автор более 150 публикаций, в том числе 5 монографий. Область научных интересов: нелинейные дифференциальные уравнения, хаотическая динамика, нейронные сети, математическое моделирование.
Тел. (499) 135-43-32.

Чернявский Андрей Юрьевич.
Сотрудник фирмы «Бинейро», аспирант факультета ВМК МГ. Автор 2-х публикаций. Область научных интересов: нейронные сети, математическое моделирование.

Полная версия статьи в формате pdf.