Автор Легков Георгий Алексеевич.
Моделирование нейроподобных сетей связано с использованием больших массивов данных, представленных в числовом виде. Способ разбиения множества значений, используемый в позиционных системах счисления, является удобным для представления числовых значений. Для представления числовых последовательностей его возможности крайне ограниченны. Это ограничение снижает эффективность алгоритмов нейроподобных сетей. Например, приводит к экспоненциальному росту ёмкостных и временных затрат таких алгоритмов.
Ключевые слова: позиционные системы счисления, базис, основание, числовая последовательность.
Скачать в PDF (
Modern intellectual systems successfully solve robotic systems control and pattern recognition problems. In general these systems are highly tailored and concrete problem developed. Moreover in the image sensing and primary processing of visual information stage these systems are exceeds the human vision. However in the next stages of visual information processing they are inferior to human vision [1].
