Опросы |
Статьи |
День сисадмина
Учите матчасть! Или как стать системным администратором
Лето – время не только отпусков, но и хорошая возможность определиться с профессией
Читать далее...
|
День сисадмина
Живой айтишник – это всегда движение. Остановка смерти подобна
Наши авторы рассказывают о своем опыте и дают советы начинающим системным администраторам.
Читать далее...
|
Виртуализация
Рынок решений для виртуализации
По данным «Обзора российского рынка инфраструктурного ПО и перспектив его развития», сделанного
Читать далее...
|
Книжная полка
Как стать креативным и востребованным
Издательский дом «Питер» предлагает новинки компьютерной литературы, а также книги по бизнесу
Читать далее...
|
Книжная полка
От создания сайтов до разработки и реализации API
В издательстве «БХВ» недавно вышли книги, которые будут интересны системным администраторам, создателям
Читать далее...
|
Разбор полетов
Ошибок опыт трудный
Как часто мы легко повторяем, что не надо бояться совершать ошибки, мол,
Читать далее...
|
Принципы проектирования
Dependency Inversion Principle. Принцип инверсии зависимостей в разработке
Мы подошли к последнему принципу проектирования приложений из серии SOLID – Dependency
Читать далее...
|
Рынок труда
Вакансия: Администратор 1С
Администратор 1С – это специалист, который необходим любой организации, где установлены программы
Читать далее...
|
Книжная полка
Книги для профессионалов, студентов и пользователей
Книги издательства «БХВ» вышли книги для тех, кто хочет овладеть самыми востребованными
Читать далее...
|
Принципы проектирования
Interface Segregation Principle. Принцип разделения интерфейсов в проектировании приложений
Эта статья из серии «SOLID» посвящена четвертому принципу проектирования приложений – Interface
Читать далее...
|
Книжная полка
Секрет успешных людей
Книги издательства «БХВ» по ИТ рассчитаны на разные категории читателей: от новичков
Читать далее...
|
Учебные центры
Карьерные мечты нужно воплощать! А мы поможем
Школа Bell Integrator открывает свои двери для всех, кто хочет освоить перспективную
Читать далее...
|
Гость номера
Дмитрий Галов: «Нельзя сказать, что люди становятся доверчивее, скорее эволюционирует ландшафт киберугроз»
Использование мобильных устройств растет. А вместе с ними быстро растет количество мобильных
Читать далее...
|
Прошу слова
Твердая рука в бархатной перчатке: принципы soft skills
Лауреат Нобелевской премии, специалист по рынку труда, профессор Лондонской школы экономики Кристофер
Читать далее...
|
|
|
1001 и 1 книга
|
19.03.2018г.
Просмотров: 11252
Комментарии: 0
Потоковая обработка данных
Читать далее...
|
19.03.2018г.
Просмотров: 9505
Комментарии: 0
Релевантный поиск с использованием Elasticsearch и Solr
Читать далее...
|
19.03.2018г.
Просмотров: 9555
Комментарии: 0
Конкурентное программирование на SCALA
Читать далее...
|
19.03.2018г.
Просмотров: 5976
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О
Читать далее...
|
12.03.2018г.
Просмотров: 6684
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации
Читать далее...
|
12.03.2018г.
Просмотров: 3979
Комментарии: 0
Глубокое обучение с точки зрения практика
Читать далее...
|
12.03.2018г.
Просмотров: 2903
Комментарии: 0
Изучаем pandas
Читать далее...
|
12.03.2018г.
Просмотров: 3704
Комментарии: 0
Программирование на языке Rust (Цветное издание)
Читать далее...
|
19.12.2017г.
Просмотров: 3714
Комментарии: 0
Глубокое обучение
Читать далее...
|
19.12.2017г.
Просмотров: 6204
Комментарии: 0
Анализ социальных медиа на Python
Читать далее...
|
19.12.2017г.
Просмотров: 3055
Комментарии: 0
Основы блокчейна
Читать далее...
|
19.12.2017г.
Просмотров: 3359
Комментарии: 0
Java 9. Полный обзор нововведений
Читать далее...
|
16.02.2017г.
Просмотров: 7171
Комментарии: 0
Опоздавших не бывает, или книга о стеке
Читать далее...
|
17.05.2016г.
Просмотров: 10552
Комментарии: 0
Теория вычислений для программистов
Читать далее...
|
30.03.2015г.
Просмотров: 12264
Комментарии: 0
От математики к обобщенному программированию
Читать далее...
|
18.02.2014г.
Просмотров: 13901
Комментарии: 0
Рецензия на книгу «Читаем Тьюринга»
Читать далее...
|
13.02.2014г.
Просмотров: 9033
Комментарии: 0
Читайте, размышляйте, действуйте
Читать далее...
|
12.02.2014г.
Просмотров: 6996
Комментарии: 0
Рисуем наши мысли
Читать далее...
|
10.02.2014г.
Просмотров: 5304
Комментарии: 3
Страна в цифрах
Читать далее...
|
18.12.2013г.
Просмотров: 4532
Комментарии: 0
Большие данные меняют нашу жизнь
Читать далее...
|
18.12.2013г.
Просмотров: 3345
Комментарии: 0
Компьютерные технологии – корень зла для точки роста
Читать далее...
|
|
|
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
|
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
|
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
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
|
Комментарии отсутствуют
Добавить комментарий
|
Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи
|
|