Поиск

www.samag.ru

Web

0 товаров , сумма 0 руб.

	Журнал "Системный администратор"
	Журнал «БИТ»
	Подписка
	Архив номеров
	Где купить
	Наука и технологии
	Авторам
	Рекламодателям
	Контакты

Опросы

Статьи

ИТ-инфраструктура

Системы мониторинга ИТ-инфраструктуры-2025

Без мониторинга ИТ-инфраструктуры не обходится ни одна компания, хотя бы потому, что

Открытое ПО

Безопасность Open Source: рискуем или контролируем?

Компания «Кросс технолоджис» изучила, как используется ПО с открытым кодом в компаниях

Работа с нейросетью

Скажи, есть ли у тебя AI, и я скажу, кто ты

Недавно сервис по поиску работы SuperJob выяснил, что каждый второй россиянин уже

Работа с Debian

О Linux с любовью или Debian: через знание к любви

Конечно, одним лишь перечислением замечательных качеств любовь к Linux не возникнет. Для

Опрос

Защита личных и клиентских данных: как мошенники используют ИИ и как защититься?

По данным RED Security, общее число кибератак на российские компании в 2024

Опрос

Облачные инструменты для разработчиков

Эксперты ИТ-отрасли отвечают на вопросы «Системного администратора» > Как с помощью облака сделать

Опрос

Рынок мобильных приложений: что будет актуальным в 2025 году?

Эксперты ИТ-отрасли отвечают на вопросы «Системного администратора» > Ваши прогнозы: чего ожидать от

Рынок труда

Как успешно пройти все этапы собеседования на ИТ-должность?

По оценкам государства, дефицит ИТ-специалистов составляет от 740 тысяч до 1 миллиона

Спецпроект «Базальт СПО». Развитие Open Source в России

Алексей Смирнов: «Сейчас трудно найти программный продукт, в котором нет свободного кода»

Какое будущее ждет свободное ПО? Влияет ли свободная или несвободная разработка на

Спецпроект «Базальт СПО». Развитие Open Source в России

Николай Костригин: «Мы создали Hantis, конвейер автоматизации. Проекты, исследуемые разными инструментами, переходят от одного исполнителя к другому, развиваются, возвращаются к автору, и так по кругу»

О том, как идет работа по повышению безопасности отечественного программного обеспечения, рассказывает

1001 и 1 книга

19.03.2018г.

Комментарии: 0

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

12.03.2018г.

Комментарии: 0

Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

12.03.2018г.

Комментарии: 0

Глубокое обучение с точки зрения практика

12.03.2018г.

Комментарии: 0

Изучаем pandas

12.03.2018г.

Комментарии: 0

Программирование на языке Rust (Цветное издание)

19.12.2017г.

Комментарии: 0

Глубокое обучение

19.12.2017г.

Комментарии: 0

Анализ социальных медиа на Python

19.12.2017г.

Комментарии: 0

Основы блокчейна

19.12.2017г.

Комментарии: 0

Java 9. Полный обзор нововведений

16.02.2017г.

Комментарии: 0

Опоздавших не бывает, или книга о стеке

17.05.2016г.

Комментарии: 0

Теория вычислений для программистов

30.03.2015г.

Комментарии: 0

От математики к обобщенному программированию

18.02.2014г.

Комментарии: 0

Рецензия на книгу «Читаем Тьюринга»

13.02.2014г.

Комментарии: 0

Читайте, размышляйте, действуйте

12.02.2014г.

Комментарии: 0

Рисуем наши мысли

10.02.2014г.

Комментарии: 4

Страна в цифрах

18.12.2013г.

Комментарии: 0

Большие данные меняют нашу жизнь

18.12.2013г.

Комментарии: 0

Компьютерные технологии – корень зла для точки роста

04.12.2013г.

Комментарии: 0

Паутина в облаках

03.12.2013г.

Комментарии: 1

Рецензия на книгу «MongoDB в действии»

Друзья сайта

Обзор современного состояния кортикальных алгоритмов и их применение для анализа сигналов в реальном времени

Архив номеров / 2022 / Выпуск №11 (240) / Обзор современного состояния кортикальных алгоритмов и их применение для анализа сигналов в реальном времени

Рубрика: Наука и технологии / Раздел для научных публикаций

Старолетов С.М.,
к.ф.-м.н., доцент кафедры «Прикладная математика» АлтГТУ имени И.И. Ползунова, serg_soft@mail.ru

Обзор современного состояния
кортикальных алгоритмов и их применение для анализа сигналов в реальном времени

Статья посвящена обзору концепций иерархической темпоральной памяти и модели тысячи умов, предложенных исследователем биологических моделей искусственного интеллекта Джеффом Хокинсом. Этот ученый стоял у истоков мобильных компьютеров, создав и развив компанию Palm, тем не менее, основной его целью на протяжении жизни является реинжиниринг процессов в неокортексе человеческого мозга для создания новых моделей интеллекта, не связанных с искусственными нейронными сетями, а принимающих во внимание изученные алгоритмы обучения и распознавания в головном мозге млекопитающих. В настоящей статье автор на основе литературы и своего опыта реализации проанализирует основные концепции данных моделей. Также будут рассмотрены программное обеспечение, предложенное компанией Numenta, а также применение данных моделей в программной инженерии.

Введение

В настоящее время в мире искусственного интеллекта превалирует концепция искусственных нейронных сетей, которые представляют развитие модели перцептрона, созданной в 1960х годах [1]. Такая концепциях предполагает создание моделей в виде многосвязных графов типа входные данные -> промежуточные слои -> выходные данные с обучением на большом наборе известных входных и выходных значений с целью подбора коэффициентов сети, которые позволяют далее подавать на вход в том числе и другие наборы данных и получать на выходе некоторую аппроксимацию. Для получения адекватного результата необходимо большое количество входов, промежуточных слоев и большая обучающая выборка, а также специально оптимизированные алгоритмы, что в совокупности называется глубинным обучением или «deep learning» [2].

<...>

Ключевые слова: HTM; сенсорно-моторная система; биоподобные алгоритмы

Полную версию статьи читайте в журнале
Подпишитесь на журнал
Купите в Интернет-магазине

Комментарии отсутствуют

Добавить комментарий

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи

Tel.: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru

Обзор современного состояния кортикальных алгоритмов и их применение для анализа сигналов в реальном времени

Обзор современного состояниякортикальных алгоритмов и их применение для анализа сигналов в реальном времени

Введение

Обзор современного состояния
кортикальных алгоритмов и их применение для анализа сигналов в реальном времени