цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 

Свойства многослойных обучающихся схем

Автор: Mike(admin) от 7-12-2018, 03:35

Способность нервной системы людей и высших животных обучаться и приспосабливаться к изменяющимся внешним условиям стала в последнее время областью, интересующей самых разнообразных специалистов-небиологов. При этом делаются попытки создания очень упрощенных моделей центральной нервной системы животных с сохранением некоторых ее свойств.


Свойства многослойных обучающихся схем

Обучающаяся схема рассматривается как система, обладающая следующими свойствами. Во-первых, существует множество входных переменных и выходная переменная, определяемая этим множеством. Считается, что входные переменные могут принимать два дискретных состояния, которым будет приписываться значение +1 и -1.

Первые попытки изучения нейронных сетей

Автор: Mike(admin) от 5-12-2018, 07:15

Всякому, кто исследовал под микроскопом кусочек нервной ткани, вероятно, бросилась в глаза полная случайность связей между ее элементами. Знание механизмов роста эмбриона и основных биологических различий ткани совершенно исключает предположение о том, что структура одного мозга должна клетка за клеткой, связь за связью воспроизводить структуру другого.


Первые попытки изучения нейронных сетей

Неизбежно мы должны столкнуться со статистическими распределениями структурных переменных. Иначе говоря, точные длины связей, точные положения нейронов, вопрос о том, заканчивается ли какая-то связь на данном нейроне или на соседнем той же разновидности, должны рассматриваться как случайные переменные. В то время как психологи всегда в неявном виде предполагали некоторую степень случайности организации, математики, связанные с задачей моделирования мозга, непосредственно столкнулись с этими фактами совсем недавно.

Инструменты для разработки искусственного интеллекта и машинного обучения

Автор: Mike(admin) от 28-11-2018, 18:25

С огромным увеличением степени внедрения искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения растет число программных инструментов, доступных разработчикам для использования в этой сфере. Знакомство с различными структурами ИИ и API-интерфейсами позволит разработчикам освоить новые навыки, поскольку растет потребность в знаниях новых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение. Поэтому в данном материале представлен список некоторых из лучших приложений и инструментов проектирования ИИ и всего, что с ним связано.


Инструменты для разработки искусственного интеллекта и машинного обучения

Как машинное обучение изменит наше общество

Автор: Mike(admin) от 21-11-2018, 13:55

Потенциал машинного обучения огромен. Будущее применение машинного обучения будет охватывать практически все секторы экономики и области человеческой жизнедеятельности, изменяя большую часть того, что мы знаем. В этом материале мы рассмотрим какие основные секторы и области изменит машинное обучение.


Как машинное обучение изменит наше общество

Языки программирования для искусственного интеллекта

Автор: Mike(admin) от 14-11-2018, 11:59

Искусственный интеллект (ИИ) – это широкое и растущее технологическое поле, и это означает, что ИИ может быть реализован на разных языках программирования. Однако по-прежнему трудно определить, какой из многих языков следует использовать для разработки ИИ. Поэтому в данном материале мы приведем некоторые из лучших языков программирования ИИ, которые помогут вам реализовать его.


Языки программирования для искусственного интеллекта

Sipeed M1 – первый микроконтроллер с архитектурой RISC-V и встроенной нейросетью

Автор: Mike(admin) от 19-10-2018, 13:15

RISC-V (произносится как «risk-five») представляет собой «открытую» архитектуру набора инструкций (ISA) на основе принципов сокращения набора команд (RISC). В отличие от большинства ISA, RISC-V находится в открытом доступе для всех видов применения, позволяя каждому проектировать, производить и продавать микросхемы RISC-V и программное обеспечение. Хотя это не первая «открытая» ISA, она очень важна и примечательна, потому что она предназначена для использования в современных компьютеризированных устройствах, таких как облачные компьютеры, мобильные телефоны высокого класса и самые маленькие встроенные системы.


Sipeed M1

Хотя на сегодняшний день чипов с архитектурой RISC-V насчитывается не так уж и много, все же они потихоньку заполняют рынок, причем иногда даже с дополнительным полезным функционалом. Одним из таких устройств является Sipeed M1.

Akida – первый коммерческий нейрочип от BrainChip

Автор: Mike(admin) от 17-09-2018, 05:55

Искусственный интеллект и нейросети сегодня являются одним из основных направлений развития и исследования в области вычислительной техники. Хотя теоретическая база данного направления достаточно хорошо проработана, аппаратная же, в свою очередь, страдает из-за недостатка нужных инструментов разработки, поскольку нейронные сети, реализованные на обычных компьютерах не обладают достаточным быстродействием.


Akida – первый коммерческий нейрочип от BrainChip

Проблему отчасти решила компания BrainChip, выпустив нейроморфную систему-на-кристалле (NSoC) Akida, построенную на основе спайковых нейронных сетей.

NSynth Super – как создавать музыку с помощью нейросети от Google

Автор: Mike(admin) от 19-03-2018, 18:35

В последнее время искусственный интеллект является одним из основных трендов в области высоких технологий. С помощью нейронных сетей сегодня создаются различные полезные и не очень полезные программы и приложения, которые могут упростить наши усилия в том или ином деле.


NSynth Super – как создавать музыку с помощью нейросети от Google

В перспективе искусственный интеллект, основанный на нейросетях, позволит не только повысить производительность монотонных процессов, но и облегчить некоторые творческие процессы. Так, недавно одно подразделение компании Google разработало музыкальный синтезатор, созданный на основе нейронных сетей и выложило данный проект в открытый доступ.

Использование ПЛИС FPGA в создании нейронных сетей

Автор: Mike(admin) от 25-10-2017, 19:25

Искусственный интеллект (ИИ) – это, несомненно, будущее вычислений, при этом большое количество исследований проводится в попытке создать полезный и надежный ИИ. Часть исследований ИИ включает в себя изучение области, называемой глубоким обучением, являющейся отраслью машинного обучения, которая использует алгоритмы для моделирования абстракций высокого уровня. В настоящее время для моделирования процессов глубокого обучения и обработки этих алгоритмов разрабатываются большие системы с использованием графических процессоров в качестве центрального средства обработки.


Использование ПЛИС FPGA в создании нейронных сетей

Большая часть сегодняшних массовых вычислений использует графические процессоры, потому что закон Мура за последние несколько десятилетий сохранился, однако мы приближаемся к тому времени, когда развитие графических процессоров (GPU) не будет соответствовать требованиям алгоритмов ИИ. В дополнение к вычислительной мощности, эти GPU-системы также потребляют большое количество энергии. Итак, как можно увеличить вычислительную мощность при одновременном снижении энергопотребления в процессе выполнения этих алгоритмов глубокого обучения?

Что такое машинное обучение и глубокое обучение?

Автор: Mike(admin) от 3-09-2017, 18:35

Системы искусственного интеллекта продолжают становиться умнее благодаря таким технологиям, как глубокое обучение, но должны ли мы беспокоиться о том, что все это заходит слишком далеко?


Искусственный интеллект

Каждый день люди используют искусственный интеллект (ИИ), даже не осознавая этого. Системы ИИ используются для распознавания текста и речи, для того, чтобы делать рекомендации по покупке на сайтах электронной коммерции, узнавать своих друзей на фотографиях Facebook и предлагать фильмы на видеосайтах. Основным элементом этих систем ИИ является то, что известно как машинное обучение.


Назад Вперед
Наверх