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