Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Inspirowane kwantowo sieci neuronowe typu Hopfielda
100%
PL
W pracy przedstawiono koncepcję sieci neuronowej o zespolonych parametrach (Q-inspired). Realizacja takiej sieci wykorzystuje hermitowską macierz połączeń pomiędzy neuronami. Zaproponowano również model uczenia maszynowego zrealizowany na bazie zespolonego aproksymatora. Wykazano przydatność takiego aproksymatora w analizie sygnałów w szczególności do realizacji dyskretnej transfomacji Fouriera (DFT) oraz odwrotnej dyskretnej transformacji Fouriera (IDFT).
EN
The paper presents the concept of a neural network with complex-valued parameters (Q-inspired). Implementation of such a network uses the Hermitian matrix of connections between neurons. A machine learning model based on a complex approximator has also been proposed. The usefulness of such an approximator in signal analysis has been demonstrated especially for the implementation of discrete Fourier transform (DFT) and inverse discrete Fourier transform (IDFT).
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.