• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Иванов, Дмитрий Александрович. Нейроморфные методы оптимизации систем искусственного интеллекта для задач обучения с подкреплением : специальность 2.3.5. Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей: автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук / Иванов Дмитрий Александрович ; Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, Кафедра суперкомпьютеров и квантовой информатики. - Москва, 2025. - 24 с. : цв. ил. - Библиогр.: с. 24 (3 назв.). - 50 экз. - Текст : непосредственный.

    ГРНТИ УДК
    28.23004.8(043)

    Рубрики:
    Искусственный интеллект

    Кл.слова (ненормированные): АЛГОРИТМЫ -- ИИ -- НЕЙРОМОРФНЫЕ АРХИТЕКТУРЫ -- ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ -- ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЕ -- ЭФФЕКТИВНОСТЬ
    Аннотация: Основная проблема, которую решает работа, — низкая энергоэффективность и высокая затратность при работе современных систем ИИ на архитектуре фон Неймана, особенно в задачах обучения с подкреплением. Нейроморфные методы, имитирующие принципы работы мозга человека, могут повысить энергоэффективность, скорость работы и масштабируемость систем ИИ. В диссертации предложены два новых алгоритма оптимизации нейронных сетей: на основе комбинации структурной разреженности и квантования, на основе комбинации структурной и временной разреженностей. Методы позволяют сократить размер моделей до 400 раз, уменьшить число вычислительных операций и обращений к памяти на 1–2 порядка без потери качества. Также была показана связь этих методов оптимизации с некоторыми принципами работы мозга человека.
    Доп. точки доступа:
    Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова. Факультет вычислительной математики и кибернетики. Кафедра суперкомпьютеров и квантовой информатики

    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): Ар26-663)

    Шифр в сводном ЭК: edcea62615c2c230d2576dd9ef940e54



    Заказ фрагмента документа ₽