Ukrainian
Summary:Монографія присвячена методам і алгоритмам формування кодвекторів — розріджених бінарних векторних представлень з регульованою часткою одиничних компонентів. Розглянуті кодвектори формуються з вихідних дійсних числових векторів без використання навчання. Кодвектори можуть застосовуватися в завданнях машинного навчання для нелінійної класифікації та апроксимації, для оцінки мір[⇒] подібності і пошуку за подібністю та ін. Формат кодвекторів дає можливість ефективно використовувати їх в автоасоціативній пам’яті матричного типу, асоціативно-проективних нейронних мережах та інших алгоритмах, спеціалізованих для такого формату. Швидка обробка кодвекторів може виконуватися за допомогою обчислювальної інфраструктури пошукових систем і спеціалізованих обчислювальних засобів, таких як асоціативно-проективні нейрокомп’ютери. Reading audience:Для науково-технічних працівників, програмістів, аспірантів, студентів і читачів, що цікавляться нейромережевим розподіленим поданням даних, новими перспективними напрямками інформатики та штучного інтелекту.
Russian
Summary:Монография посвящена методам и алгоритмам формирования кодвекторов — разреженных бинарных векторных представлений с регулируемой долей единичных компонентов. Рассмотренные кодвекторы формируются из исходных вещественных числовых векторов без использования обучения. Кодвекторы могут применяться в задачах машинного обучения для нелинейной классификации и аппроксимации, для оценки[⇒] мер сходства и поиска по сходству и др. Формат кодвекторов дает возможность эффективно использовать их в автоассоциативной памяти матричного типа, ассоциативно-проективных нейронных сетях и других алгоритмах, специализированных для такого формата. Быстрая обработка кодвекторов может выполняться с помощью вычислительной инфраструктуры поисковых систем и специализированных вычислительных средств, таких как ассоциативно-проективные нейрокомпьютеры. Reading audience:Для научно-технических работников, программистов, аспирантов, студентов и читателей, интересующихся нейросетевым распределенным представлением данных, новыми перспективными направлениями информатики и искусственного интеллекта.