• ВХОД
  •  

    Полное описание

    Иванов, Александр Иванович. Нейродинамика: гиперускорение направленных переборов или повышение достоверности статистических оценок на малых выборках : препринт / А. И. Иванов ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Пензенский государственный университет (ПГУ). - Пенза : Изд-во ПГУ, 2021. - 104, [1] с. : ил. - Библиогр. в конце кн. (17 назв.). - 300 экз. - ISBN 978-5-907456-70-9. - Текст (визуальный) : непосредственный.
    Содержание:
    Термины, определения, сокращения. - С. 6
    Автоматическое обучение сетей искусственных нейронов и тестирование качества их работы. - С. 14
    Гиперускорение перебора образов "Чужой" при извлечении знаний из таблиц обученной сети персептронов. - С. 27
    Нейросетевое обобщение нескольких статистических критериев проверки гипотезы нормального распределения малых выборок в нейростатике. - С. 46
    Переход от нейростатики в нейродинамику, замена статистических нейрокритериев математическими молекулами. - С. 58
    ГРНТИ УДК
    90.27.39612.087.1(04)
    50.37.23004.056.523(04)

    Рубрики:
    Биометрия
    Информация -- Сохранность
    Безопасность получения, хранения, передачи и обработки информации

    Кл.слова (ненормированные): БИОМЕТРИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ -- ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- КРИПТОГРАФИЧЕСКИЕ КЛЮЧИ -- НЕЙРОСЕТЕВАЯ БИОМЕТРИЯ -- НЕЙРОСЕТЕВАЯ ОБРАБОТКА
    Аннотация: Большие сети искусственных нейронов обычно используются в статическом режиме. Статика применения нейронных сетей понятна и хорошо исследована, однако в статическом режиме НейроПроцессоры оказываются не способны давать огромные ускорения при решении задач направленного перебора. Еще одним важным недостатком является то, что нейросети в статике не могут принимать решения высокой достоверности при анализе малых выборок. Нет живых существ, чьи естественные нейроны работали бы в НейроСтатике. Люди умны только потому, что их естественные нейроны решают свои задачи в динамике. Рассматривается решение ряда задач, для которых перевод искусственных нейронных сетей из статики в динамику дает огромные преимущества. То, что сегодня принято называть "сильным" искусственным интеллектом, скорее всего, технически можно реализовать только в НейроДинамике. Издание ориентировано на студентов, аспирантов, преподавателей, инженеров, занимающихся проблемами применения НейроСетевого искусственного интеллекта для решения задач биометрии и иных приложений искусственного интеллекта.
    Доп. точки доступа:
    Пензенский государственный университет

    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): Д10-21/98958)

    Шифр в сводном ЭК: c9fdc5cd9e9ffd1b7051c8fc03c692cd



    Заказ фрагмента документа ₽