Conditions of the correctness for the algebra of estimates calculation algorithms with μ-operators over a set of binary-data recognition problems

2017

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1134/s1054661817020043
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This paper is aimed to show that specialized neural networks can be useful for finding exact solutions of the recognition problems involving binary data. For this purpose, as an original subclass, we take the subclass of estimates calculation algorithms (ECAs) in which all algorithms correspond to three-level multilayer neural networks (μ-blocks). The correctness conditions are defined that allow a correct algorithm to be constructed in the algebra over this ECA subclass for each Ω-regular recognition problem. This approach does not require additional constraints, except for a trivial one, on the system of ECA support sets.