Дайджест Університету ІТМО: #3 Нейронні мережі: цікаві статті з журналів Університету ІТМО



Сьогодні в дайджесті (перший випуск і другий випуск) вас чекає добірка наукових статтею про нейронних мережах, що вийшли в різні роки в журналах Університету ІТМО: починаючи з властивостей і характеристик нейронних мереж різних типів, можливостей поліпшення якості і прискорення роботи нейронних мереж при вирішенні тих чи інших завдань, моделювання різних процесів людського мозку і закінчуючи різними практичними варіантами застосування нейромереж.

Характеристики і властивості нейронних мереж

Формування навчальної вибірки нейромережі. Дослідники вирішують проблему навчання нейронної мережі: воно повинно бути результативним і не повинно займати занадто багато часу. В якості вирішення проблеми автори пропонують використовувати метод математичного планування експерименту для отримання навчальних пар нейромережі та детально описують цей процес.

Синтез оптимальних штучних нейронних мереж. Автори працюють над питанням: як створити алгоритм, що дозволяє підбирати такі варіанти структури і параметрів ваг нейронної мережі, щоб витрачати на навчання мережі мінімум часу і отримувати оптимальний результат. Для вирішення питання вчені пропонують використовувати модифікований генетичний алгоритм, що дозволяє знаходити безліч оптимальних варіантів побудови мережі.

Використання радіально-базисної нейронної мережі (RBFNN) для розв'язання крайових задач математичної фізики. Автор пропонує використовувати розпаралелювання в технології програмно-апаратної архітектури алгоритму навчання RBFNN – ефективність цього підходу підтверджує експеримент порівняно тривалості навчання RBFNN на різних CPU і GPU.

Динамічні характеристики нейромережевої моделі просторової пам'яті. Дослідники вирішують питання: як побудувати модель «пам'яті» штучного інтелекту, близьку по якості роботи до людської. В якості вирішення пропонується використовувати гетероассоциативную нейронну мережу і розробки авторів в області оцінки правильності запомненного матеріалу.

Реалізація механізмів творчого мислення штучного інтелекту. Вчені досліджують ряд питань реалізації механізму вирішення творчих завдань нейронної мережею з двосторонніми зв'язками, що формуються методом Фур'є-голографії. Посилання на статті: 1, 2, 3.

Нейро-нечіткий регулятор напруги об'єкта управління. Дослідники аналізують можливість об'єднання нечіткої логіки і нейронних мереж в систему нейро-нечіткого регулювання, що дозволяє підвищити точність аналізу та збільшити швидкість обчислень, а також створювати системи управління об'єктами, алгоритми функціонування яких складно формалізувати методами традиційної математики.

Нейромережевої механізм редукування когнитивнго дисонансу. Автори досліджують питання реалізації механізмів, що зумовлюють появу феноменів аналогічних тим, що притаманні біологічного мозку, зокрема, механізмів редукування когнітивного дисонансу.



Області застосування нейронних мереж

Пошук схожих зразків шкідливого коду (стор 301-305) . Дослідники описують реалізацію механізму автоматизованого пошуку схожих зразків шкідливого коду на основі нейронної мережі.

Ідентифікація людини. Автори розглядають питання: як нейронні мережі різних типів можуть використовуватися в біометричних системах ідентифікації, і вибирають типи нейронних мереж, найбільш ефективні для вирішення поставленого завдання.

Аналіз потоку зображень у реальному часі (стор 348-353). У матеріалі наводяться основи концепції розпізнавання растрових зображень за допомогою штучних нейронних мереж – опис основних підходів, а також методів, що використовуються для процесів аналізу і прогнозування при роботі з нейронною мережею.

Визначення величини витрат сипкої речовини. Автори описують механізм використання нейронної мережі для побудови приладу контролю витрат сипучих матеріалів і результати проведеного експерименту по створенню і використанню такого витратоміра. Посилання на статтю.

Створення аналого-цифрового перетворювача (АЦП) на основі нейронної мережі. Вчені пропонують варіант створення архітектури АЦП на базі нейронної мережі, а також рішення, що дозволяє домогтися самомаршрутизации сигналів АЦП – все це дозволяє зробити АЦП надійніше і точніше.
Джерело: Хабрахабр

0 коментарів

Тільки зареєстровані та авторизовані користувачі можуть залишати коментарі.