ГОСТ Р 52633.5—2011
Содержание
1 Область применения.........................................................................................................................................1
2 Нормативные ссылки.........................................................................................................................................1
3 Термины и определения.....................................................................................1
4 Обозначения......................................................................................................................................................4
5 Общие положения быстрого послойного обучения нейронных сетей преобразователей
биометрия-код доступа......................
...
..................... ................................................................................. 5
5.1 Классификация нейросетевых преобразователей биометрия-код доступа...................................5
5.2 Раздельное обучение каждого из нейронов нейросети......................................................................5
5.3 Раздельное обучение каждого из слоев нейронов нейросети.........................................................6
5.4 Контроль размеров и однородности примеров обучающей выборки образа «Свой»................7
5.5 Контроль размеров и независимости примеров обучающей выборки, представляющих хаос
случайных образов «Все «Чужие»........................................................................................................ 7
6 Автомат обучения однослойной нейронной сети, работающей с непрерывными биометрическими
данными низкого качества................................................................................................................................7
6.1 Автоматический синтез связей первого слоя нейронов...................................................................7
6.2 Автоматическое обучение нейронов первого слоя............................................................................9
7 Автоматическое обучение нейронов второго слоя..................................................................................10
7.1 Автоматический синтез связей нейронов второго слоя.................................................................. 10
7.2 Автоматическое обучение нейронов второго сл о я .........................................................................10
8 Использование автомата обучения второго слоя нейронов для обучения однослойной нейронной
сети, ориентированной на работу с дискретными входными данными высокого качества.............11
8.1 Нейросетевая корректировка дискретных входных биометрических данных с бинарными
состояниями «0» и «1» в каждом разряде.......................................................................................... 11
8.2 Особенности нейросетевой корректировки дискретных входных биометрических данных
с числом состояний более двух..................................11
9 Автоматическое прогнозирование качества обучения нейросетевого преобразователя
биометрия-код доступа..................12
9.1 Автоматическое прогнозирование стойкости к атакамподбора......................................................12
9.2 Отображение результатов автоматического прогнозирования стойкости к атакам подбора. . 12
9.3 Автоматическое прогнозирование вероятности ошибок первого рода обученного нейро-
сетового преобразователя биометрия-код доступа...........................................................................12
9.4 Отображение результатов автоматического тестирования ошибок первого рода обученного
нейросетевого преобразователя биометрия-код доступа..............................................................12
Приложение А (справочное) Примеры статистик распределения входных и выходных данных
нейрона первого слоя на различных этапах обучения........................................................13
in