Сеть Хемминга (Классификатор по минимуму расстояния Хемминга) - нейронная сеть ассоциативной памяти, принцип работы которой основан на вычислении расстояния Хемминга от входного вектора до всех векторов-образцов, известных сети. Сеть выбирает образец с наименьшим расстоянием Хемминга до входного вектора и выход, соответствующий этому образцу активизируется. Если сеть Хопфилда может восстанавливать зашумленные образы, то сеть Хемминга лишь указывает на соответствие входного образа одному из известных ей классов, а сам образ в ходе работы сети теряется.


Сеть Хемминга:
входной слой (серый) - передает сигналы дальше
средний слой - вычисляет расстояние Хемминга
выходной слой - соревновательный.

См. также: Ассоциативная память, Расстояние Хемминга.

Литература:
1) R.P.Lippman, "An introduction to computing with neural nets", IEEE ASSP Magazine. Apr. 1987.
2) B.Muller, J.Reinhardt, "Neural networks", Springer -Verlag. 1990.

Ссылки:
1) Neural Bench: HAMMING NET
2) С.Короткий, "Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга" (MS Word, zip)

Hosted by uCoz