Учеными из ФИЦ ИУ РАН, МФТИ и ООО «Смарт Энджинс Сервис» предложен новый метод повышения производительности систем распознавания образов на основе неклассических моделей нейронов (биполярных морфологических нейронов). Обучение в рамках предложенной модели путем послойной дистилляции знаний, сопровождаемое LSE-аппроксимацией функции максимума, позволяет добиться (при меньших вычислительных затратах) точности классификации не хуже классических нейронных сетей, а иной раз и близкой к абсолютной.
Читайте об этом в 3-м выпуске журнала "Информационные технологии и вычислительные системы" за 2023 год.
Содержание выпуска размещено на платформе eLIBRARY.RU.
Журнал выходит ежеквартально. Включен в Перечень ВАК Минобрнауки России и Russian Science Citation Index (RSCI).