Пензенские ученые занимаются разработкой принципиально новых нейронных сетей

На ежегодной основе рост объема информации становится все более бурным. Параллельно снижается точность распознавания биометрических образов снижается, вероятности ошибок накапливаются, что приводит к устареванию алгоритмов и потери ими актуальности. С целью решения проблемы пензенские ученые занимаются разработкой принципиально новых нейронных сетей, свойства которых в мире пока малоизучены. Они предлагают переход от использования простых нейронов к использованию радиально-базисных нейронов. За счет этого нейронная сеть будет способна более точно прогнозировать будущие значения набора данных и распознавать образ.

Специалисты ФГБОУ ВПО «Пензенского государственного университета» разработали уникальный алгоритм быстрого обучения сетей квадратичных нейронов. Руководителем работы по его созданию выступил д. т. н., начальник лаборатории биометрических и нейросетевых технологий АО «ПНИЭИ» Александр Иванов. Отмечается, что алгоритм использует симметризацию корреляционных связей биометрических данных. Его основы легли в первую редакцию проекта второго нацстандарта РФ по биометрии.