Нeurондық желілер
-
Жоғары өлшемді деректерді азайтуға арналған өзін-өзі ұйымдастыру картасы
Өлшемділікті азайту үшін қолданылатын машиналық оқыту әдісі – Өзін-өзі ұйымдастыру картасы (SOM). Деректерді визуализациялау, талдау үшін тиімді.
-
Жүйке желілері мен адам ақылы: Когнитивтік ғылым тәсілі
Жүйке желілері мен когнитивтік ғылым: байланысшылдық тәсілі, тарихы, 1930-жылдардан бастау, McCulloch-Pitts, Rosenblatt, Minsky-Papert еңбектері.
-
Уолтер Питтс: Американдық логик және нейроғылымның негізін қалаушысы
Уолтер Питтс: Американдық логик, нейроғылымдағы ең алғашқы математикалық нейрондық желі моделін жасаған ғалым. Зерттеулері АИ, кибернетикаға әсер етті.
-
Жүйке желісіндегі жасанды нейрон моделі
Жалған нейрон – нейрондық желілердегі биологиялық нейрондардың математикалық моделі. Кірістерді салмақтап, қосып, шығару береді. Нейрондық қадамдарды ұйғарады.
-
Жылдам оқытылатын нейрондық желілер және олардың түрлері
Жылдам оқытылатын нейрондық желілер: жаңа үлгілер үшін жасырын нейрондарды құрады, жақын үлгілерді бөліп, жалпылауға мүмкіндік береді. CC1, CC4 желілері.
-
Болцман машинасы: Стохастикалық рекурренттік нейрондық желілер түрі
Болцман машинасы – стохастикалық нейрондық желі, когнитивтік ғылымда қолданылады. Оқу алгоритмі, физикалық процестерге ұқсас, тиімді шешімдер ұсынады.
-
Оптикалық нейрондық желілер: қағидалары мен даму жолдары
Оптикалық нейрондық желілер: жасанды интеллекттің оптикалық құралымдары, биологиялық жүйке желілерінен өзгешелігі, оптогенетика және синапстық пластика туралы ақпарат.
-
Жүйкелік желілер: қайталамалық және ұзақ мерзімді жад
Жүйректік нейрондық желілер (RNN) – машиналық оқудағы маңызды модель. Деректерді өңдеуде жадты пайдаланып, қолжазды тану, сөйлеуді түсіну сияқты тапсырмаларға қолданылады.
-
Алдыңғы байланыслы нейрондық желілер: Тарихы мен дамуы
Жүйке желісі: алға жіберілген (feedforward) нейрондық желілер, ақпарат ағыны, баптау әдістері (backpropagation), және тарихы туралы мағлұмат.
-
Нейрондық тізбектер мен желілер
Жүйке тізбектері – мидың қызметін атқаратын байланысқан нейрондар тобы. Олар жасанды жүйке желілеріне әсер етті. Хебб теориясы 1949 ж. ашылды.
-
Жүйке жүйелері мен нейрондық желілер құрылымы
Жүйке жүйесі, нейрондық желілер мен ми құрылымын зерттеу. Биологиялық және жасанды нейрондық желілердің қағидалары, олардың ұқсастықтары мен айырмашылықтары.
-
Жеңімпазды таңдау принципі: нейрондық желілердегі бәсекелестік және оның жүзеге асырылуы
Жаңа нейрондық желілердегі «Жеңімпаз алады» қағидасы: нейрондардың белсенділік үшін бәсекелесуі, рецидивті желілердегі оқу және өнімділік туралы ақпарат.
-
Фрэнк Розенблатт: Жүйке желілерінің әкесі
Фрэнк Розенблатт (1928-1971) – АҚШ психологі, жасанды интеллект пен терең оқудың негізін қалаушы. Нейрондық желілерді зерттеген ғалым.
-
Жүйке газы: Жасанды нейрондық желілердің бір түрі
Жүйке газы – деректерді ұсынуға арналған жасанды жүйке желісі. Ерекшелік векторлары негізінде деректерді қысу, үлгі тану, кластерлік талдау үшін қолданылады.
-
Жасушалық нейрондық желілер: параллель есептеу парадигмасы
Жасушалық нейрондық желілер – параллель есептеу үлгісі. Бейне өңдеу, 3D талдау, теңдеулерді шешуге қолданылады. Қолдану аясы кең!
-
Алан Тьюрингтің «ұйымдаспаған машина» тұжырымы
Алан Тьюрингтің 1948 ж. еңбектеріндегі "ұйымдаспаған машина" – адам миының бастапқы моделі. Нейрондық желілер, оқу қабілеті, миды модельдеу туралы ақпарат.
-
Адаптивті резонанс теориясы: Нейрондық желілер мен оқу үдерісі
Адаптивті резонанс теориясы (ART) – мидың ақпаратты өңдеуін түсіндіретін нейрондық желі моделі. Үлгіні тану, болжам жасау, жад үлгілері.
-
NETtalk: Английша тілін оқуды үйренетін нейрондық желі
NETtalk – 1980-жылдары жасалған жасанды нейрондық желі. Ағылшын тіліндегі мәтінді оқуды үйренеді, байланыс моделі ретінде жұмыс істейді.
-
Семантикалық нейрондық желілер: негіздері мен мүмкіндіктері
Семантикалық нейрондық желілер (SNN): фон Нейман желісінен дамыған, қабылдағыштары кеңейтілген, тұманды мәнді де өңдейтін, өздігінен жұмыс істейтін жүйе.
-
Нейрондық желілер бағдарламалық жасақтамасының түрлері
Жүйке желісі бағдарламалары: AI, машиналық оқуды зерттеу, дамыту үшін қолданылады. Симуляторлар оқу процесін визуализациялайды. Бағдарламалар туралы толық ақпарат!
-
Кванттық нейрондық желілер
Кванттық нейрондық желілер: кванттық механика негізіндегі жаңа есептеу модельдері. Оқу тиімділігін арттыру, үлкен деректермен жұмыс жасау үшін жасалған.
-
Нейрондық желілер мен бейімделу жүйелерін жасау ортасы
Жүйкелік желілер мен бейімделу жүйелерін жасау үшін Synapse дамыту ортасы. Деректерді талдау, визуализация, оқыту және жүйе құруға көмектеседі. 💻📊🧠
-
Нейрондық желілерді әзірлеу ортасы: NeuroSolutions
NeuroSolutions – жүйке желілерін жасау, оқыту және қолдануға арналған бағдарламалық қамтамасыз ету. Деректерді талдау, болжам жасау, классификациялау үшін өте пайдалы.
-
Bernard Widrow
-
Holographic associative memory
-
Efficient coding hypothesis