STUDY OF THE EFFECT OF PRECESSION OF THE SPIN STRUCTURE AS AN ELEMENT RECOGNITION SYSTEM WITH THE USE OF NEURAL NETWORKS

Работа сложных структур распознавания матричного типа с определенной поставленной задачей в различных отраслях науки, может быть алгоритмизирована с помощью теории нейронных сетей, при этом в большинстве случаев такие системы принадлежат к неоднородному типу. При этом описана простейшая структура дихотомического типа с использованием нейронной сети прямого распространения – однослойный персептрон. Рассмотрен эффект прецессии как нейронная модель распознавания образов, используя основы спинтроники.

The work of complex structures recognition matrix type with a specific task in different branches of science, can be built with the help of the theory of neural networks, and in most cases these systems belong to a heterogeneous type. If this describes a simple dichotomous structure type with the use of forward-propagation neural network - layer perceptron. Considered the effect of precession as neural pattern recognition, using the fundamentals of spintronics.