Hamming neural network for solving problems with multiple solutions

The article presents the results of an analysis of the features functioning of Hamming discrete neural network, which can not recognize input black-and-white images that are at the same minimum distance from two, three or four reference images. The shortcomings of neural networks, the Hamming distance and solving this problem for images located on the boundaries of two or three classes of images are analyzed. A modification of the Hamming neural network, recognizing images on the boundaries of several classes, is proposed.
В статье изложены результаты анализа особенностей функционирования дискретной нейронной сети Хемминга, которая не может распознавать входные черно-белые изображения, находящиеся на одинаковом минимальном расстоянии от двух, трех или четырех эталонных изображений. Проанализированы недостатки нейронных сетей, расстояние Хемминга и решающих эту задачу для изображений, находящихся на границах двух или трех классов изображений. Предложены модификация нейронной сети Хемминга, распознающей изображения на границах нескольких классов.