Дослідження змісту вагових коєфіцієнтів комплекснозначних нейромереж у частотній області

Abstract

Розглянуто задачу фiльтрацiї зображень за допомогою комплекснозначної нейронної мережi MLMVN у частотнiй областi. Дослiджено випадки наявностi на зображеннях адититвного Гаусiвського шуму та мультиплiкативного спекл шуму. Для фiльтрацiї використано комплекснозначну нейромережу прямого поширення. Проведено аналiз вагiв коєфiцiєнтiв нейроелементiв на рiзних епохах процесу навчання та змiст ядер згорток утворених з вагiв окремих нейроелементiв у просторовiй областi.

The problem of image filtering using complex-valued neural networks in the frequency domain is considered. The cases of the presence of additive Gaussian noise and multiplicative speckle noise in images are investigated. A complex-valued feedforward neural network is used for filtering. The weights of the neurons at different epochs of the learning process and the content of convolution kernels formed from the weights of individual neurons in the spatial domain are analysed.