Блоки памяти Лежандра в рекуррентных нейросетях

1. Способ генерации рекуррентных нейросетей, содержащих ячейки блока памяти Лежандра (БПЛ), включающий:
определение функции отклика узла для каждого узла в рекуррентной нейросети, причем функция отклика узла представляет состояние во времени, при этом состояние кодируется в одно из бинарных событий или реальных значений; каждый узел имеет вход узла и выход узла;
определение набора весовых коэффициентов связи с каждым входом узла;
определение набора весовых коэффициентов связи с каждым выходом узла;
определение одной или нескольких ячеек БПЛ, имеющих набор рекуррентных связей, определенных в виде матрицы, которая определяет весовые коэффициенты связи узлов на основе формулы:
где
где q - целое число, определяемое пользователем, i и j больше или равны нулю.
i
i
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что набор весовых коэффициентов входной связи определяют в виде матрицы, определяющей весовые коэффициенты связи узлов на основе формулы:  где b=(2i+1)(-1).
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что весовые коэффициенты связи узлов БПЛ определяют на основе уравнения:
ƒ(A; θ, t),
где ƒ - это функция A, θ - это предопределенный параметр, а t - это время.
4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что предопределенный параметр является одним из выбранных пользователем или определенных с помощью выхода узла в нейросети.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что весовые коэффициенты связи узлов БПЛ определяют на основе уравнения:
где  - это функция А, θ - это предопределенный параметр, t - это время, a Δt - это предопределенный параметр.
6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что каждый из предопределенных параметров является одним из выбранных пользователем или определенных с помощью выхода узла в нейросети.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что один или несколько весовых коэффициентов связи из выходов узлов определяют путем оценки полиномов Лежандра.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что ячейки БПЛ уложены друг на друга, при этом каждая ячейка БПЛ соединена со следующей с помощью либо весовой матрицы связи, либо другой нейросети.
9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что одна или несколько ячеек БПЛ содержат связи со входами и с выходами других сетевых архитектур, выбранных из ячеек ДКП, ячеек УРБ, ячеек НРБ, других ячеек БПЛ, многослойных перцептронов, сигмоидальных слоев и других линейных или нелинейных слоев.
10. Способ по п. 1, отличающийся тем, что сеть обучают как нейросеть путем обновления множества ее параметров.
11. Способ по п. 1, отличающийся тем, что сеть обучают как нейросеть путем закрепления одного или нескольких параметров при обновлении остальных параметров.
12. Система для классификации шаблонов, представления данных или обработки сигналов в нейросетях, содержащая:
один или несколько входных слоев, представляющих вектор одного или нескольких измерений, при этом каждое измерение предоставляют сети либо внешним входом, либо с помощью предыдущих выходов из сети;
один или несколько промежуточных слоев, соединенных через весовые матрицы по меньшей мере с одним из входных, других промежуточных или выходных слоев;
один или несколько выходных слоев, генерирующих векторное представление данных, представленных на входном слое, или вычисляющих функцию этих данных в один или несколько дискретных моментов времени или непрерывно во времени;
при этом система генерирует рекуррентную нейросеть, используя способ по п. 1.
13. Реализованная в аппаратном обеспечении схема с одним или несколькими рекуррентными связями, определяющая весовые коэффициенты связи узлов с помощью способа по п. 1.
14. Схема по п. 13, отличающаяся тем, что один или несколько весовых коэффициентов связи из выходов узлов определяют путем оценки полиномов Лежандра.