Сегодня в дайджесте (первый выпуск и второй выпуск) вас ждет подборка научных статьей о нейронных сетях, вышедших в разные годы в журналах Университета ИТМО: начиная со свойств и характеристик нейронных сетей разных типов, возможностей улучшения качества и ускорения работы нейронных сетей при решении тех или иных задач, моделирования различных процессов человеческого мозга и заканчивая различными практическими вариантами применения нейросетей.
Характеристики и свойства нейронных сетей
Формирование обучающей выборки нейросети. Исследователи решают проблему обучения нейронной сети: оно должно быть результативным и не должно занимать слишком много времени. В качестве решения проблемы авторы предлагают использовать метод математического планирования эксперимента для получения обучающих пар нейросети и подробно описывают этот процесс.
Синтез оптимальных искусственных нейронных сетей. Авторы работают над вопросом: как создать алгоритм, позволяющий подбирать такие варианты структуры и настроек весов нейронной сети, чтобы тратить на обучение сети минимум времени и получать оптимальный результат. Для решения вопроса ученые предлагают использовать модифицированный генетический алгоритм, позволяющий находить множество оптимальных вариантов построения сети.
Использование радиально-базисной нейронной сети (RBFNN) для решения краевых задач математической физики. Автор предлагает использовать распараллеливание в технологии программно-аппаратной архитектуры алгоритма обучения RBFNN – эффективность этого подхода подтверждает эксперимент по сравнению длительности обучения RBFNN на различных CPU и GPU.
Динамические характеристики нейросетевой модели пространственной памяти. Исследователи решают вопрос: как построить модель «памяти» искусственного интеллекта, близкую по качеству работы к человеческой. В качестве решения предлагается использовать гетероассоциативную нейронную сеть и разработки авторов в области оценки правильности запомненного материала.
Реализация механизмов творческого мышления искусственного интеллекта. Ученые исследуют ряд вопросов реализации механизма решения творческих задач нейронной сетью с двунаправленными связями, формируемыми методом голографии Фурье. Ссылки на статьи: 1, 2, 3.
Нейро-нечеткий регулятор напряжения объекта управления. Исследователи анализируют возможность объединения нечеткой логики и нейронных сетей в систему нейро-нечеткого регулирования, позволяющего повысить точность анализа и увеличить скорость вычислений, а также создавать системы управления объектами, алгоритмы функционирования которых сложно формализовать методами традиционной математики.
Нейросетевой механизм редуцирования когнитивнго диссонанса. Авторы исследуют вопрос реализации механизмов, обуславливающих появление феноменов аналогичных тем, что присущи биологическому мозгу – в частности, механизмов редуцирования когнитивного диссонанса.
Области применения нейронных сетей
Поиск схожих образцов вредоносного кода (стр. 301-305) . Исследователи описывают реализацию механизма автоматизированного поиска схожих образцов вредоносного кода на основе нейронной сети.
Идентификация человека. Авторы рассматривают вопрос: как нейронные сети различных типов могут использоваться в биометрических системах идентификации, и выбирают типы нейронных сетей, наиболее эффективные для решения поставленной задачи.
Анализ потока изображений в реальном времени (стр. 348-353). В материале приводятся основы концепции распознавания растровых изображений при помощи искусственных нейронных сетей – описание основных подходов, а также методов, использующихся для процессов анализа и прогнозирования при работе с нейронной сетью.
Определение величины расхода сыпучего вещества. Авторы описывают механизм использования нейронной сети для построения прибора контроля расходов сыпучих материалов и результаты проведенного эксперимента по созданию и использованию такого расходомера. Ссылка на статью.
Создание аналого-цифрового преобразователя (АЦП) на основе нейронной сети. Ученые предлагают вариант создания архитектуры АЦП на базе нейронной сети, а также решение, позволяющее добиться самомаршрутизации сигналов АЦП – все это позволяет сделать АЦП надежнее и точнее.
Поделиться с друзьями
darkAlert
Да уж. Давно русскоязычную литературу не читал по теме компьютерного зрения / машинного обучения. Прочел сейчас парочку из дайджеста… Это позор российской науки. К примеру, статья «Идентификация человека», опубликованная в 2012 года… Пока западные коллеги в это время пилят таких мастодонтов как DeepFace, AlexNet, FaceID, наши товарищи обсуждают идентификацию человек при помощи… радиально-базисных сетей и неокогнитрона (привет 80ые!)… Ну а если серьезно, то большинство представленных работа это тупо проходные статьи для галочки.
lol_wat
А теперь давайте я вам расскажу, как это выглядит со стороны. Приходите вы весь в белом с нулем постов (при херовой тонне тематических хабов здесь на Хабре) и начинаете задвигать про позор российской науки. Конечно, свое мнение — это важно, но все же нужно все-таки и что-то сделать для хип-хопа в свои годы, чтобы подобным образом поливать российских коллег, которые пишут статьи и что-то делают. Это просто некрасиво как минимум
darkAlert
Эмм, то что у меня здесь 0 постов не значит что я не знаком с отечественной наукой.Я знаю как пишется большинство работ, и знаю это изнутри. То что вы или кто-то другой не знаете за меня, не дает вам право затыкать мне рот. Рецензии вообще пишутся анонимно в большинстве своем. И заметьте, я не говорил о всей российской науке. Я лишь упомянул такие области как «компьютерное зрение / машинное обучение». Однако, есть области, в которых наши успехи хороши — например, математическое моделирование, вычислительные методы.
И есть что по факту? Кроме эмоций? Можете предоставить мне контраргумент в защиту статьи «Идентификация человека»? Или это и есть ваш хабр? Нет постов — нет человека, а аргументация не в счет, только эмоции?
lol_wat
Непонятно, почему я должен перед вами в чем-то отчитываться и предоставлять вам какие-то контраргументы. Ситуация простая, вы весь из себя такой профессиональный и знающий всю кухню изнутри позволили себе некорректное высказывание (на мой личный взгляд). Я вам на это указал, thats it.
Если же у вас есть что сказать с фактами или вы сами знаете какие-то классные материалы, которые в текущий дайджест не попали (раз те что попали своим уровнем вас не устраивают), логично хоть как-то это обозначить — написать свой пост, написать здесь развернутый комментарий со ссылками на стоящие материалы.
На данный момент ничего этого нет, а только пахнет горелым. Это все, что я хотел сказать.
darkAlert
Ой ой, перешли на оскорбления уже. Ну а все-таки кроме оскорблений конкретно по той статье, о которой я упоминаю выше, вам есть что возразить? Вы вообще тогда зачем мне пишете и пытаетесь вызвать конфликтную ситуацию, я не искал с вами разговора, я хотел дискуссии по поводу статьей в этой теме. Я честно прочел две и они мне не понравились, о чем я и написал выше. Еще раз повторяю: статья полностью проходная, обзорная.
Arlekcangp
Зря Вы так. Совершенно справедливое замечание. Вы сами откройте да посмотрите пару-тройку статей из списка. Новых идей там чуть более чем 0. Пару формул из книжек 90-х годов издания да пяток ссылок на такие же статьи. Зато водянистого текста на 4-5 страниц. Про повторяемость результатов, работающий код на github я думаю вообще нету смысла вспоминать. Очень похоже что статьи эти действительно написаны для галочки. Ну бывает. Печаль вызывает другое — что именно их отобрали в обзор что значит очевидно свидетельствует о том что больше отбирать было нечего и это печально.
Anc
вы путаете научные разработки и коммерческие продукты
darkAlert
Как раз не путаю. С коммерческими продуктами у нас все намного лучше. Другое дело, что люди, создающие эти продукты, не публикуются в отечественных изданиях. Мое недовольство обращено именно к РАН и редактором журналов, а не к людям.