Базовая концепция искусственного интеллекта
- Подробности
- Обновлено 07 Ноябрь 2012
- Автор: Inex
- Просмотров: 5774
2-й семинар
Докладчик: к.т.н. О.В. Прогаров
Аннотация (27 Кбайт) и аудиозапись доклада
Раскрыты конструктивные рамки интеллекта и предложены его признаки. На базе этих признаков рассмотрен схематичный пример использования ии-системы на биржевых рынках. Предложены уровни моделирования: система в целом, функциональный модуль, слой модуля, узел (нейрон). Раскрыта архитектура верхнего уровня ии-системы, состоящая из анализаторов, селекторов, компараторов и др. модулей. Рассмотрена архитектура функционального модуля на примере анализатора среды. Предложена неравновесная модель узла. Обоснован выбор ряда модификаций, отличающих предлагаемую модель узла (нейрона) от существующих.
Некоторые мысли о нейробиотике
- Подробности
- Обновлено 07 Ноябрь 2012
- Автор: Inex
- Просмотров: 7194
3-й семинар
Докладчик: Хмур
Аннотация (33 Кбайт) и аудиозапись доклада
Моделирование процессов распространения возбуждения в нейронах. Выводы и прикладное применение.
- Подробности
- Обновлено 07 Ноябрь 2012
- Автор: Inex
- Просмотров: 6825
3-й семинар
Докладчик: А.Н. Никанкин
Презентация (2.2 Мбайт) и аудиозапись доклада
Общее между реальной клеткой и стандартной моделью нейрона - только название. Для этой модели существует множество алгоритмов, так или иначе основанных на матричном исчислении. В реальных задачах, связанных с построением больших систем, применение подобных подходов неприемлемо из-за низкого быстродействия, плохого распараллеливания, ограниченности возможностей обучения, низкого подобия естественным нейронам. Новая модель призвана преодолеть эти ограничения. Основа этой модели - моделирование кусочков мембраны с ионными каналами. Было промоделировано распространение активности по мембранам с различным расположением ионных каналов. Были выведены паттерны ответа нейрона в зависимости от топологии дендритов. В модель включены модели глиальных клеток как средство управления "глупыми" нейронами. Построена модель кортикальной колонки. Рефакторинг модели с максимальным сохранением функционального подобия естественным нейронам привел к получению чистых алгоритмов, позволяющих очень быстро работать в реальных "боевых" системах, например, это позволило создать алгоритмы быстрого поиска (индексации), устойчивого к шумам распознавания, выявления закономерностей в больших массивах данных. На этой же основе построен псевдо-интеллект проекта ПИПС.
Моделирование естественного нейрона как системы преобразования импульсных потоков
- Подробности
- Обновлено 07 Ноябрь 2012
- Автор: Александр Бахшиев
- Просмотров: 8231
4-й семинар
Докладчик: А.В. Бахшиев
Презентация (2.86 Мбайт) и аудиозапись доклада
Метод принятия решений на основе интеграции распознавания образов и моделир-я стохастической среды
- Подробности
- Обновлено 07 Ноябрь 2012
- Автор: Inex
- Просмотров: 6157
2-й Семинар
Докладчик: к.т.н. В.А. Анисимов
Презентация (118.5 Кбайт) и аудиозапись доклада
Объявление о семинаре
- Подробности
- Обновлено 16 Март 2014
- Автор: Inex
- Просмотров: 15761
В Санкт-Петербурге проводится регулярный семинар "Искусственный интеллект: от методологии к инновациям".
Объявление о семинарах публикуются на форуме.
Моделирование нейронных структур управления мышечным сокращением. Схемы нейронных сетей.
- Подробности
- Обновлено 07 Ноябрь 2012
- Автор: Александр Бахшиев
- Просмотров: 14013
А.В. Бахшиев,С.П. Романов
Для понимания nработы нервной системы, в частности, необходим объект, которым она управляет. В самом широком отношении к живым организмам, таким объектом служит локомоторный аппарат, двигателем которого являются мышцы. Таким образом, важным этапом на пути понимания работы нервной системы является моделирование нейронных структур управления мышечным сокращением.
Еще статьи...
- Neuro Modeler - среда моделирования нейронных систем с произвольной структурной организацией
- Перспективы систем образной обработки информации для решения задач распознавания сложных объектов
- Pattern processing of information systems using prospects for compound objects recognition
- Математическое моделирование процессов преобразования импульсных потоков в естественном нейроне