Темы

Нейронные сети

Neural Networks · 26 статей

  1. Самоорганизующиеся карты: метод снижения размерности данных

    Самоорганизующиеся карты (SOM): метод машинного обучения для снижения размерности данных и визуализации сложных наборов данных. Кластеризация и анализ данных.

    #17431 · 5 мин чтения

  2. Коннекционизм: от истоков до глубокого обучения.

    Коннекционизм: подход когнитивной науки, использующий нейронные сети для изучения мышления. История развития от 1930-х – первые волны, ограничения, возрождение.

    #69855 · 7 мин чтения

  3. Уолтер Питтс: Пионер нейронных сетей и вычислительной нейронауки.

    Уолтер Питтс: пионер нейронауки и искусственного интеллекта. Создатель первой математической модели нейронной сети (1943) с МакКаллоком. Влияние на кибернетику и когнитивные науки.

    #75182 · 6 мин чтения

  4. Искусственный нейрон: математическая модель биологического нейрона.

    Искусственный нейрон: математическая модель биологических нейронов в нейронных сетях. Взвешенные входы, суммация и выходной сигнал – основа работы.

    #83532 · 9 мин чтения

  5. Мгновенно обучаемые нейронные сети: принципы и реализации.

    Мгновенно обучаемые нейронные сети: создание новых нейронов для каждого образца, обобщение данных и эффективное кодирование. CC1 и CC4 сети.

    #103850 · 2 мин чтения

  6. Машина Больцмана: Стохастическая рекуррентная нейронная сеть.

    Машина Больцмана: стохастическая нейронная сеть, модель спинового стекла. Применение в когнитивной науке и машинном обучении. Обучение по правилу Хебба.

    #188934 · 6 мин чтения

  7. Оптические нейронные сети: принципы, материалы и реализации.

    Оптические нейронные сети (ONN): принцип работы, отличие от биологических нейросетей, использование оптогенетики и синаптической пластичности. 🧠💡

    #236606 · 3 мин чтения

  8. Рекуррентные нейронные сети и долгосрочная память (LSTM)

    Рекуррентные нейронные сети (RNN): принцип работы, применение в машинном обучении, обработке речи и рукописного текста. Память и динамическое поведение.

    #243775 · 10 мин чтения

  9. Прямые нейронные сети: история и принципы работы

    Нейронные сети прямого распространения (FNN): принцип работы, обучение с обратным распространением ошибки, история развития и применение в машинном обучении.

    #243778 · 3 мин чтения

  10. Нейронные сети и цепи: структура и принципы работы

    Нейронные сети и цепи: структура, функции и история развития. Вдохновение для искусственного интеллекта, от Гебба до современных исследований мозга.

    #245799 · 5 мин чтения

  11. Структура и функционирование нервных сетей.

    Нейронные сети: структура, функции и связь с искусственным интеллектом. Изучение биологических и искусственных нейронных сетей для понимания мозга.

    #246072 · 4 мин чтения

  12. Принцип "победитель получает всё" в нейронных сетях.

    Победитель получает всё: принцип работы нейронных сетей, где нейроны конкурируют за активацию. Описание, виды (soft WTA) и применение в ИИ.

    #257918 · 3 мин чтения

  13. Фрэнк Розенблатт: Пионер искусственных нейронных сетей

    Фрэнк Розенблатт (1928-1971) – американский психолог, пионер искусственного интеллекта и глубокого обучения. Создатель искусственных нейронных сетей.

    #266730 · 3 мин чтения

  14. Нейронный газ: самоорганизующаяся нейронная сеть для анализа данных

    Нейронная сеть Neural Gas: алгоритм поиска оптимальных представлений данных, вдохновленный самоорганизующимися картами. Применение: распознавание образов, сжатие данных.

    #312668 · 3 мин чтения

  15. Клеточные нейронные сети: Параллельная вычислительная парадигма

    Клеточные нейронные сети (CNN): параллельная вычислительная парадигма для обработки изображений, решения уравнений и моделирования биологических систем.

    #316640 · 21 мин чтения

  16. Неорганизованные машины Алана Тьюринга: Ранние модели нейронных сетей.

    Алан Тьюринг и "неорганизованные машины": ранние модели нейронных сетей и простейшая модель нервной системы, предложенная в 1948 году. Искусственный интеллект.

    #344612 · 2 мин чтения

  17. Теория адаптивного резонанса: Модели и принципы работы.

    Адаптивная резонансная теория (ART) – нейросетевая модель обработки информации мозгом. Распознавание образов, обучение с учителем и без, прогнозирование.

    #358329 · 4 мин чтения

  18. NETtalk: Нейронная сеть для произношения английского текста.

    NETtalk: нейронная сеть для произношения английского текста. Разработана Sejnowski и Rosenberg в 1980-х. Обучение через обратное распространение и Больцмана.

    #400891 · 2 мин чтения

  19. Семантические нейронные сети: от фон Неймана к самомодификации.

    Семантические нейронные сети (SNN): эволюция от сетей фон Неймана и Амосова. Обработка нечетких данных, самосинхронизация нейронов – преимущества SNN.

    #401775 · 1 мин чтения

  20. Программное обеспечение для нейронных сетей: типы и применение.

    Программное обеспечение для нейронных сетей: симуляторы, разработка и применение искусственного интеллекта и машинного обучения. Визуализация обучения.

    #401938 · 4 мин чтения

  21. Квантовые нейронные сети: принципы и перспективы.

    Квантовые нейронные сети: принципы, применение в машинном обучении, преимущества квантовых вычислений для распознавания образов и обучения на больших данных.

    #403474 · 4 мин чтения

  22. Synapse: Среда разработки нейронных и адаптивных систем

    Synapse: среда разработки нейронных сетей и адаптивных систем от Peltarion. Data mining, анализ, обучение, развертывание. Плагин-архитектура.

    #403765 · 3 мин чтения

  23. NeuroSolutions: Среда разработки нейронных сетей

    NeuroSolutions: среда разработки нейронных сетей для data mining, классификации и прогнозирования. Обучение с учителем и без, импорт данных из Excel/Access.

    #440163 · 3 мин чтения

  24. Bernard Widrow

    #461414 · 3 мин чтения

  25. Holographic associative memory

    #479042 · 3 мин чтения

  26. Efficient coding hypothesis

    #480135 · 6 мин чтения