Дайджест Университета ИТМО: #3 Нейронные сети: интересные статьи из журналов Университета ИТМО
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.
