Восстановление изображений с использованием анализа главных и независимых компонент

Ведмедь, А. Г.; Машталир, С. В.; Сакало, Е. С.

Модифицированы процедуры обучения элементарных нейронных сетей слепой сепарации и предложена архитектура на стандартных элементах цифровой техники, позволяющие решать задачу в режиме самообучения реального времени с использованием полиномиальных активационных функций. Получил дальнейшее развитие нейросетевой метод обработки многомерных смесей сигналов на основе совместного использования анализа независимых и главных компонент и показано, что он может быть реализован как в рамках элементарной однослойной архитектуры путем поочередного использования различных алгоритмов обучения, так и в рамках архитектур типа "бутылочное горлышко". Модифицированы рекуррентные процедуры "отбеливания", сепарации и оценивания базисных векторов независимых компонент, обеспечивающие высокую скорость сходимости и характеризующиеся простотой численной реализации.

Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"


	Наукова періодика України		Системи обробки інформації