Обзор современного состояния кортикальных алгоритмов и их применение для анализа сигналов в реальном времени::Журнал СА
www.samag.ru
Журнал «БИТ. Бизнес&Информационные технологии»      
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Подписка
Архив номеров
Где купить
Наука и технологии
Авторам
Рекламодателям
Контакты
   

  Опросы
  Статьи

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

 Читать далее...

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

 Читать далее...

Опрос  

Облачные инструменты для разработчиков

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

 Читать далее...

Опрос  

Рынок мобильных приложений: что будет актуальным в 2025 году?

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

 Читать далее...

Рынок труда  

Как успешно пройти все этапы собеседования на ИТ-должность?

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

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 7595
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 7853
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 5213
Комментарии: 0
Глубокое обучение с точки зрения практика

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 3346
Комментарии: 0
Изучаем pandas

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 4138
Комментарии: 0
Программирование на языке Rust (Цветное издание)

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 4151
Комментарии: 0
Глубокое обучение

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6648
Комментарии: 0
Анализ социальных медиа на Python

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 3488
Комментарии: 0
Основы блокчейна

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 3765
Комментарии: 0
Java 9. Полный обзор нововведений

 Читать далее...

16.02.2017г.
Просмотров: 7640
Комментарии: 0
Опоздавших не бывает, или книга о стеке

 Читать далее...

17.05.2016г.
Просмотров: 11003
Комментарии: 0
Теория вычислений для программистов

 Читать далее...

30.03.2015г.
Просмотров: 12727
Комментарии: 0
От математики к обобщенному программированию

 Читать далее...

18.02.2014г.
Просмотров: 14511
Комментарии: 0
Рецензия на книгу «Читаем Тьюринга»

 Читать далее...

13.02.2014г.
Просмотров: 9450
Комментарии: 0
Читайте, размышляйте, действуйте

 Читать далее...

12.02.2014г.
Просмотров: 7414
Комментарии: 0
Рисуем наши мысли

 Читать далее...

10.02.2014г.
Просмотров: 5696
Комментарии: 4
Страна в цифрах

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 4901
Комментарии: 0
Большие данные меняют нашу жизнь

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 3754
Комментарии: 0
Компьютерные технологии – корень зла для точки роста

 Читать далее...

04.12.2013г.
Просмотров: 3435
Комментарии: 0
Паутина в облаках

 Читать далее...

03.12.2013г.
Просмотров: 3666
Комментарии: 1
Рецензия на книгу «MongoDB в действии»

 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

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

               Copyright © Системный администратор

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