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首页> 外文会议>Mathematics of Data/Image Pattern Recognition, Compression, Coding, and Encryption X, with Applications; Proceedings of SPIE-The International Society for Optical Engineering; vol.6700 >Parallel Hierarchical Method in Networks
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Parallel Hierarchical Method in Networks

机译：网络中的并行分层方法

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This method of parallel-hierarchical Q-transformation offers new approach to the creation of computing medium - of parallel -hierarchical (PH) networks, being investigated in the form of model of neurolike scheme of data processing [1-5]. The approach has a number of advantages as compared with other methods of formation of neurolike media (for example, already known methods of formation of artificial neural networks). The main advantage of the approach is the usage of multilevel parallel interaction dynamics of information signals at different hierarchy levels of computer networks, that enables to use such known natural features of computations organization as: topographic nature of mapping, simultaneity (parallelism) of signals operation, inlaid cortex, structure, rough hierarchy of the cortex, spatially correlated in time mechanism of perception and training [5].
机译：这种并行分层Q转换的方法为并行分层（PH）网络的计算介质的创建提供了新的方法，正在以类似神经网络的数据处理方案模型的形式进行研究[1-5]。与形成神经样介质的其他方法（例如，形成人工神经网络的已知方法）相比，该方法具有许多优点。该方法的主要优点是在计算机网络的不同层次上使用信息信号的多级并行交互动力学，从而可以使用计算组织的已知自然特征，例如：映射的地形特性，信号操作的同时性（并行性） ，镶嵌皮质，结构，皮质的粗糙层次，在感知和训练的时间机制上在空间上相关[5]。

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