ЖӘНЕ Корпорация - AND Corporation

ЖӘНЕ Корпорация AND Corporation корпорациясы голографиялық жүйке технологиясын (HNeT) дамытты,[1][2] неврологиялық оқыту мен функцияны эмуляциялау кезінде кешенді бағаланатын фазалық когеренттілік / декогеренттік принциптеріне негізделген технология. Компания, ең алдымен, объектілерді тану және биометрияны қолдану саласында белсенді болды. AND корпорациясы негізделген Торонто, Онтарио, Канада.

Шығу тегі

1992 жылы алтыншы буынның есептеу технологиялары бойынша Wiley сериясы «Fuzzy, голографиялық және параллельді интеллект, алтыншы буынның жетістігі» кітабын шығарды [3] технологиясын енгізеді. Мақаланың авторы Джон Сазерленд - AND корпорациясының негізін қалаушы. Технология толқындық функцияларды сандық эмуляциялау арқылы ассоциативті ақпараттың голографиялық суперпозициясын қамтамасыз етеді. Осы принциптерді қолдана отырып, ассоциативті есте сақтаудың жоғары жетілдірілген оқу және сақтау қабілетін мойындай отырып, компания ақпаратты фазаны күрделі ұсынуға ауыстыру және фазалық конъюгациямен ішкі және сыртқы кешенді өнімдерді қолдану үшін халықаралық патенттер алды (1988 ж. Басымдылық күні). оқыту және еске түсіру операциясы. Технология ұқсас кванттық есептеу ақпараттың суперпозициясына қатысты.[4]

Өнімдер

HNeT қосымшаларын әзірлеу жүйесінің алғашқы нұсқасы 1990 жылы шығарылып, 1991 жылы жарық көрді[5] онда күрделі бағаланатын фазалық когеренттілік / ажырасу процесіне негізделген бірқатар қосымшалар бар. Бұл қосымшалардың арасында күрделі бағаланған Hopfield желісі немесе С.Анковский ашқан күрделі ассоциативті жады болды[6] 1996 жылы А.Хирозаның және басқалардың айтуы бойынша.[7] Бастапқыда HNeT технологиясында дамыған және қолданылған тұжырымдамалар бірнеше байланысты академиялық салаларға негіз болады; бұл қысқартылған сөздер Кванттық жүйке жүйесі (QNN), Голографиялық ассоциативті ес (HAM), күрделі ассоциативті жады (CAM) және күрделі құнды нейрондық желілер (CVNN).

AND корпорациясы HNeT қосымшаларын дамыту жүйесін ғылыми негізде мемлекеттік және ғылыми мекемелерге ұсынады. Компанияның HNeT технологиясын қосымшаларды әзірлеу және лицензиялау жөніндегі негізгі іскерлік орталығы. HNeT технологиясының бір қолданбалы қолдану аймағының мысалы, технология Acsys Biometrics лицензияланған биометрия (тұлғаны тану) аймағында. HNeT толық ұсынады Нейроморфты мидың моделі, алайда негізінен қарапайым құрылымдар негізінде қолданылады церебральды модель.

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ Sutherland J.G. (1990) «Есте сақтау, оқыту және түсіндірудің голографиялық моделі» Халықаралық жүйке жүйесі журналы Том. 1-3. 256-267 бет.
  2. ^ Sutherland J.G. (1995) «Голографиялық жүйке технологиясына арналған қолданбалы құралдар жиынтығы, шолу». К Прибрамда және Дж. Кинг ред. Саналы тәжірибедегі таразы: миды мамандарға оқуға қалдыру өте маңызды ма? L Eurlbaum және доц. Нью Йорк. ISBN  0-8058-2178-3.
  3. ^ Sutherland J.G. (1992) «Голографиялық жүйке әдісі». Soucek B. ред. Бұлыңғыр, голографиялық және параллель интеллект: алтыншы буын серпіліс, Джон Вили және ұлдары. Нью Йорк, ISBN  0-471-59256-0.
  4. ^ Sutherland J.G. (1994) «Голографиялық жасуша. Кванттық перспектива». Plantamura-да В.Л. т.б. ред. Шекаралық шешімдерді қолдау тұжырымдамалары. Джон Вили және ұлдары, Нью-Йорк. ISBN  0-471-54772-7.
  5. ^ Сазерленд, Дж. (1991), «Голографиялық нейрондық технологияны транспутерлік негізде енгізу» Транспутация қолданушыларының дүниежүзілік транспутерлік қолданушылар тобының (WOTUG) конференциясының материалдары '91, 657 - 675 бб. ISBN  90-5199-045-6
  6. ^ Янковски, Лозовский, А. және Зурада, Дж. М. (1996), «Комплексті бағалайтын көпсатылы жүйке ассоциативті жады», IEEE Транс. Нейрондық желілер, 7-том, No 6, 1491–1496 бб.
  7. ^ Hirose A. (2003), күрделі құнды нейрондық желілер, Academic Press, Нью-Йорк, ISBN  981-238-464-2.

Сыртқы сілтемелер