Полное описание

Демидовский, А. В. Программная реализация нейросетевого арифметического сумматора / А. В. Демидовский, Э. А. Бабкин. - Текст : непосредственный // Нейрокомпьютеры : разраб., применение : международный научно-технический журнал. - 2021. - Том 23, N 2. - С. 5-14. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1999-8554.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение

Кл.слова (ненормированные): распределённые тензорные представления -- искусственные нейронные сети -- лингвистическое принятие решений
Аннотация: Постановка проблемы. Построение интегрированных субсимволических систем является важным научным направлением. Ключевую роль в создании этих систем играет реализация символических правил в виде нейросетевых архитектур. При этом существует актуальная задача создания нейронных сетей для решения значимых интеллектуальных проблем без предварительного обучения для моделирования вычислительных процессов в перспективных массово-параллельных вычислительных средах. Каждая компонента такой среды играет роль единого нейрона или небольшой подсети. Эти распределённые вычислительные среды должны быть также устойчивы к отказу определенных элементов, улучшаться во времени и работать без центрального контроля. Первым шагом на пути решения этой задачи может выступать создание искусственной нейронной сети, способной к созданию точного решения для особо выбранной мотивирующей проблемы, которая сочетает различные интеллектуальные операции на сложных символических структурах. Задача многокритериального лингвистического принятия решений может быть выбрана как пример подходящий мотивирующий проблемы. Агрегация лингвистических оценок является ключевым элементом нечётких моделей принятия решений и включает три этапа: 1) перевод оценок, выраженных в форме экземпляров 2-tuple, в численные представления; 2) применение операторов агрегации; 3) обратный перевод результатов в вид 2-tuple. Для выражения агрегации лингвистических оценок на нейросетевом уровне предлагается использовать арифметику, построенную на основе тензорных представлений. Цель. Создать архитектуру искусственной нейронной сети (ИНС), способную к получению арифметической суммы двух чисел, закодированных в виде тензорных представлений (ТЗП), без тренировки. Результаты. Нейросетевой арифметический сумматор был реализован и исследован с помощью библиотеки Keras. Показано, что архитектура нейросетевого примитива, принимающего в качестве входа распределённое представление символических структур, подтверждает гипотезу о возможности реализации в виде нейросетевых архитектур различных символических правил, таких как агрегация лингвистических оценок в процессе принятия решений. Практическая значимость. Предлагаемый примитив основывается на анализе произвольных символических структур и может быть использован как нейросетевой сумматор. Такую сеть легко расширять и поддерживать, а также появляется потенциал для повторного использования этой сети для решения других символических операций на субсимволическом уровне, а используемый подход по генерации нейронных сетей, способных кодировать и манипулировать структурами на тензорном уровне, может быть использован в широком спектре когнитивных систем.
Доп. точки доступа:
Бабкин, Э.А.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -197871-968687)

Шифр в сводном ЭК: b3ef8a15fd59cd57d3dd7608a4c925c5

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽