СПОСОБ И УСТРОЙСТВО СЖАТИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПОДХОДА НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

1. Способ сжатия данных, содержащий этапы, на которых:
разделяют пространство входных данных на множество элементов данных, причем каждый элемент данных характеризуется координатным вектором, задающим координаты элемента данных в пространстве входных данных, и вектором объемных значений, определяющим объемные значения элемента данных в пространстве входных данных;
используя координатные векторы, определяют адреса ячеек в ассоциативной памяти, с которыми должны быть связаны элементы данных, причем каждая из ячеек имеет весовое значение;
связывают элементы данных с ячейками в ассоциативной памяти на основе определенных адресов;
аккумулируют все весовые значения ячеек, связанных с элементами данных, для получения весового вектора;
вычитают весовой вектор из вектора объемных значений для формирования сигнала ошибки; и
если сигнал ошибки является ненулевым, включают режим обучения, при котором весовые значения ячеек, связанных с элементами данных, регулируют на основе сигнала ошибки; или
если сигнал ошибки является нулевым, включают режим вывода, при котором вектор сжатых объемных значений вычисляют с использованием весового вектора и затем выводят.
2. Способ по п. 1, в котором упомянутый этап определения содержит этап, на котором:
определяют адреса ячеек в ассоциативной памяти посредством использования базисного вектора A[n], полученного с помощью следующей формулы:
,
k
l
j
где a[n] - k-ый элемент базисного вектора A[n] для n-ого момента времени, µ - l-ое размерное значение ассоциативной памяти, N - размерность координатного вектора X[n], ρ - параметр нейронной сети, x[n] - j-ый элемент координатного вектора X[n],
i
, M - размерное значение вдоль i-ой оси.
3. Способ по п. 1, в котором весовые значения ячеек, связанных с элементами данных, регулируют с использованием следующей формулы:
,
где W[n] - весовой вектор для n-ого момента времени, X[n] - координатный вектор для n-ого момента времени, V[n] - вектор объемных значений для n-ого момента времени, A - базисный вектор.
4. Способ по п. 1, в котором вектор  сжатых объемных значений вычисляют с использованием следующей формулой:
,
i
где w[n-1] - i-ый элемент весового вектора W[n] для (n-1)-ого момента времени.
5. Способ по п. 1, в котором объемные значения элементов данных являются значениями, характеризующими свойства элементов данных в пространстве входных данных.
6. Способ по п. 5, в котором свойства элементов данных включают в себя цвет, степень непрозрачности или их комбинацию.
7. Устройство сжатия данных, содержащее:
ассоциативную память, состоящую из ячеек, причем каждая из ячеек имеет весовое значение; и
один или более процессоров, выполненных с возможностью:
разделения пространства входных данных на множество элементов данных, причем каждый элемент данных характеризуется координатным вектором, задающим координаты элемента данных в пространстве входных данных, и вектором объемных значений, определяющим объемные значения элемента данных в пространстве входных данных;
используя координатные векторы, определения адресов ячеек в
ассоциативной памяти, с которыми должны быть связаны элементы данных;
связывания элементов данных с ячейками в ассоциативной памяти на основе определенных адресов;
аккумулирования всех весовых значений ячеек, связанных с элементами данных, для получения весового вектора;
вычитания весового вектора из вектора объемных значений для формирования сигнала ошибки; и
если сигнал ошибки является ненулевым, включения режима обучения, при котором весовые значения ячеек, связанных с элементами данных, регулируются на основе сигнала ошибки; или
если сигнал ошибки является нулевым, включения режима вывода, при котором вектор сжатых объемных значений вычисляется с использованием весового вектора и затем выводится.