И Корпорация


Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

AND Corporation была зарегистрирована в 1992 году. AND Corporation разработала голографическую нейронную технологию (HNeT), [1] [2], технологию, основанную на комплексных принципах фазовой когерентности / декогеренции в имитации неврологического обучения и функций. Компания была активна в основном в области приложений распознавания объектов и биометрии. Компания AND находится в Торонто, Онтарио , Канада.

Источник

В 1992 году серия Wiley по вычислительным технологиям шестого поколения опубликовала книгу «Нечеткий, голографический и параллельный интеллект, прорыв шестого поколения» [3], в которой представлена ​​данная технология. Автор статьи Джон Сазерленд - основатель AND Corporation. Технология обеспечивает голографическое наложение ассоциативной информации за счет цифровой эмуляции волновых функций. Признав высокоразвитые возможности обучения и хранения ассоциативной памяти с применением этих принципов, компания получила международные патенты (дата приоритета 1988 г.) на преобразование информации в комплексное фазовое представление и применение комплексных внутренних и внешних продуктов с фазовым сопряжением в операция обучения и вспоминания. Технология аналогичнаквантовые вычисления относительно суперпозиции информации. [4]

Продукты

Первая версия системы разработки приложений HNeT была выпущена в 1990 г. и опубликована в 1991 г. [5] и содержала ряд примеров приложений, основанных на комплексном процессе фазовой когерентности / декогеренции. Среди этих приложений была комплекснозначная сеть Хопфилда или сложная ассоциативная память, которая была открыта С. Янковски [6] в 1996 году согласно A. Hirose et al. [7] Концепции, изначально разработанные и применяемые в технологии HNeT, составляют основу для нескольких связанных академических областей; они называются акронимами квантовой нейронной сети (QNN), голографической ассоциативной памяти (HAM), сложной ассоциативной памяти (CAM) и комплексно-значных нейронных сетей (CVNN).

AND Corporation предоставляет систему разработки приложений HNeT правительственным и исследовательским учреждениям на исследовательской основе. Основная деятельность компании сосредоточена на разработке приложений и лицензировании технологии HNeT. Примером одной прикладной области применения технологии HNeT является область биометрии (распознавания лиц), где лицензия на технологию была передана Acsys Biometrics. HNeT обеспечивает полную нейроморфную модель мозга, однако применяется в основном с использованием более простых субструктур, основанных на модели мозжечка .

использованная литература

  1. ^ Сазерленд JG (1990) "Голографическая модель памяти, обучения и выражения" в Международном журнале нейронных систем Vol. 1-3. С. 256-267.
  2. ^ Сазерленд Дж. Г. (1995) "Набор инструментов приложения для голографической нейронной технологии, обзор". в K Pribram и J. King ed. Весы в сознательном опыте: неужели мозг слишком важен, чтобы оставлять его для изучения специалистам? L Eurlbaum & Assoc. Нью-Йорк. ISBN  0-8058-2178-3 .
  3. ^ Sutherland JG (1992) "Голографический нейронный метод." в Soucek B. ed. Нечеткий, голографический и параллельный интеллект: прорыв шестого поколения, John Wiley & Sons. Нью-Йорк, ISBN 0-471-59256-0 . 
  4. ^ Сазерленд Дж. Г. (1994) "Голографическая ячейка. Квантовая перспектива". в Плантамуре В.Л. и соавт. изд. Концепции поддержки принятия решений Frontier. John Wiley & Sons, Нью-Йорк. ISBN 0-471-54772-7 . 
  5. ^ Сазерленд, Дж. Г. (1991), "Реализация голографической нейронной технологии на основе транспьютера" Труды конференции всемирной группы пользователей транспьютеров (WOTUG) по Транспортировке '91, стр. 657 - 675. ISBN 90-5199-045-6 
  6. ^ Янковский, Лозовский, А., и Зурада, JM (1996), «Комплексная многозначная нейронная ассоциативная память», IEEE Trans. Нейронные сети, Том 7, № 6, стр. 1491–1496.
  7. Перейти ↑ Hirose A. (2003), Complex Valued Neural Networks, Academic Press, New York, ISBN 981-238-464-2 . 

внешние ссылки