| 摘要 |
1. Способ сжатия данных, содержащий этапы, на которых:разделяют пространство входных данных на множество элементов данных, причем каждый элемент данных характеризуется координатным вектором, задающим координаты элемента данных в пространстве входных данных, и вектором объемных значений, определяющим объемные значения элемента данных в пространстве входных данных;используя координатные векторы, определяют адреса ячеек в ассоциативной памяти, с которыми должны быть связаны элементы данных, причем каждая из ячеек имеет весовое значение;связывают элементы данных с ячейками в ассоциативной памяти на основе определенных адресов;аккумулируют все весовые значения ячеек, связанных с элементами данных, для получения весового вектора;вычитают весовой вектор из вектора объемных значений для формирования сигнала ошибки; иесли сигнал ошибки является ненулевым, включают режим обучения, при котором весовые значения ячеек, связанных с элементами данных, регулируют на основе сигнала ошибки; илиесли сигнал ошибки является нулевым, включают режим вывода, при котором вектор сжатых объемных значений вычисляют с использованием весового вектора и затем выводят.2. Способ по п. 1, в котором упомянутый этап определения содержит этап, на котором:определяют адреса ячеек в ассоциативной памяти посредством использования базисного вектора A[n], полученного с помощью следующей формулы:,где a[n] - k-ый элемент базисного вектора A[n] для n-ого момента времени, µ- l-ое размерное значение ассоциативной памяти, N - размерность координатного вектора X[n], ρ - параметр нейронной сети, x[n] - j-ый элемент координатного вектора X[n],, M- размерное значение вдоль i-ой оси.3. Способ по п. 1, в котором весовы |
