Jump to content

И Корпорация

AND Corporation — канадская технологическая компания, основанная в 1992 году. AND Corporation разработала голографическую нейронную технологию (HNet), [ 1 ] [ 2 ] технология, основанная на комплексных принципах фазовой когерентности/декогеренции при эмуляции неврологического обучения и функций. Компания в основном занимается распознаванием объектов и приложениями биометрии. AND Corporation базируется в Торонто, Онтарио , Канада.

Источник

[ редактировать ]

В 1992 году в серии Wiley, посвященной вычислительным технологиям шестого поколения, была опубликована книга « Нечеткий, голографический и параллельный интеллект, прорыв шестого поколения». [ 3 ] который знакомит с технологией. Автор статьи Джон Сазерленд — основатель корпорации AND. Технология обеспечивает голографическое наложение ассоциативной информации посредством цифровой эмуляции волновых функций. Признав высокие 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 операции обучения и запоминания. Технология аналогична квантовым вычислениям в отношении суперпозиции информации. [ 4 ]

Продукты

[ редактировать ]

Первая версия системы разработки приложений HNet была выпущена в 1990 году и опубликована в 1991 году. [ 5 ] который содержал ряд примеров приложений, основанных на комплексном процессе фазовой когерентности/декогеренции. Среди этих приложений была комплексная сеть Хопфилда или комплексная ассоциативная память, открытая С. Янковским. [ 6 ] в 1996 г. по данным A. Hirose et al. [ 7 ] Концепции, первоначально разработанные и примененные в рамках технологии HNet, составляют основу для нескольких смежных научных областей; они обозначаются аббревиатурами «Квантовая нейронная сеть» (QNN), «Голографическая ассоциативная память» (HAM), «Комплексная ассоциативная память» (CAM) и «Комплекснозначные нейронные сети» (CVNN).

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

  1. ^ Сазерленд, Дж. Г. (1990). «Голографическая модель памяти, обучения и выражения». Международный журнал нейронных систем . 1–3 : 256–267.
  2. ^ Сазерленд, Дж. Г. (1995). «Набор прикладных инструментов для голографических нейронных технологий, обзор». В Прибраме, К.; Кинг, Дж. (ред.). Весы в сознательном опыте: мозг слишком важен, чтобы его изучать специалистам? . Нью-Йорк: L Eurlbaum & Assoc. ISBN  0-8058-2178-3 .
  3. ^ Сазерленд, Дж. Г. (1992). «Голографический нейронный метод». Соучек, Б. (ред.). Нечеткий, голографический и параллельный интеллект: прорыв шестого поколения . Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья. ISBN  0-471-59256-0 .
  4. ^ Сазерленд, Дж. Г. (1994). «Голографическая клетка. Квантовая перспектива». В Плантамуре, Вирджиния; и др. (ред.). Пограничные концепции поддержки принятия решений . Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья. ISBN  0-471-54772-7 .
  5. ^ Сазерленд, Дж. Г. (1991). Реализация голографической нейронной технологии на основе транспьютера . Материалы конференции Всемирной группы пользователей транспьютеров (WOTUG) по транспутированию '91. стр. 657–675. ISBN  90-5199-045-6 .
  6. ^ Янковский, С.; Лозовский А.; Зурада, Дж. М. (1996). «Комплекснозначная многосостоятельная нейронная ассоциативная память». IEEE Транс. Нейронная сеть . 7 (6): 1491–1496.
  7. ^ Хиросе, А.; и др. (2003). Комплекснозначные нейронные сети . Нью-Йорк: Академическая пресса. ISBN  981-238-464-2 .
[ редактировать ]
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 0f5975c453d41e9befea2bd6ee1f67a2__1710725580
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/0f/a2/0f5975c453d41e9befea2bd6ee1f67a2.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
AND Corporation - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)