д-р фіз.-мат. наук, професор кафедри інформаційних систем та мереж, Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна. Литвин В. В. -д-р техн. наук, професор, завідувач кафедри інформаційних систем та мереж, Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна. Черняк О. І. -аспірантка кафедри математики, Дрогобицький державний педагогічний університет імені Івана Франка, Дрогобич, Україна. Пелещак І. Р. -аспірант кафедри інформаційних систем та мереж, Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна. Дорошенко М. В. -канд. фіз.-мат. наук, доцент кафедри інформатики та інформаційних систем, Дрогобицький державний педагогічний університет імені Івана Франка, Дрогобич, Україна.
АНОТАЦІЯАктуальність. Для скорочення часу обчислювального ресурсу в задачах діагностування та розпізнавання спотворених образів на основі повнозв'язної стохастичної псевдоспінової нейронної мережі виникає необхідність прорідження синаптичних зв'язків між нейронами, що вирішується за допомогою методу діагоналізації матриці синаптичних зв'язків без втрати взаємодії між всіма нейронами в мережі.Мета роботи. Створення архітектури стохастичної псевдоспінової нейромережі з розрідженими та діагональними синаптичними зв'язками без втрати взаємодії між всіма нейронами в мережі для зменшення часу її навчання.Метод. У статті використовується метод Хаусхолдера, метод стиску вхідних образів на основі діагоналізації матриці синаптичних зв'язків та система комп'ютерної математики MATLAB для зведення повнозв'язної нейромережі до тридіагонального вигляду з прихованими синаптичними зв'язками між всіма нейронами.Результати. Розроблено модель архітектури стохастичної нейромережі з розрідженими перенормованими синаптичними зв'язками, які враховують вилучені синаптичні зв'язки. На основі перетворення матриці синаптичних зв'язків повнозв'язної нейронної мережі до матриці Гессенберга з тридіагональними синаптичними зв'язками запропоновано перенормоване локальне правило Хебба. За допомогою системи комп'ютерної математики «WolframMathematica 11.3» розраховано в залежності від числа нейронів N відносний час налаштування синаптичних зв'язків (за одну ітерацію) у стохастичній псевдоспіновій нейронній мережі з тридіагональною матрицею зв'язків, відносно часу налаштування синаптичних зв'язків (за одну ітерацію) у повнозв'язній синаптичній нейронній мережі.Висновки. Встановлено, що зі збільшенням числа нейронів час налаштування синаптичних зв'язків (за одну ітерацію) у стохастичній псевдоспіновій нейронній мережі з тридіагональною матрицею зв'язків, відносно часу налаштування синаптичнихзв'язків (за одну ітерацію) у повнозв'язній синаптичній нейронній мережі, зменшується за гіперболічним законом. В залежності від напрямку псевдоспінів нейронів, запропоновано класифікацію перенормованої нейронної мережі із феромагнітною структурою, антиферомагнітною структурою та дипольним склом.КЛЮЧОВІ СЛОВА: нейронна мережа, синаптичні зв'язки, матриця зв'язків, тридіагоналізація.
