List of publications on a keyword: «нейрон»

Описывается и анализируется метод распознавания лиц, предложенный Полом Виолой и Майклом Джонсом. На основе анализа метода представляются перспективные пути его модификации и улучшений.

Важную роль при запоминании и обработке информации играют не только сама клетка нейрона (тело клетки), но и дендриты этой клетки. Установлено, что при запоминании и обработке информации активность тела клетки нейрона должна совпадать с активностью работы дендритов, только в этом случае эффект запоминания будет положительным и продолжительным по времени.

В статье представлен разработанный комплекс лабораторных работ по предмету «Математические основы искусственного интеллекта». В ходе разработки проведен анализ существующих подходов, средств и программных комплексов для работы с нечеткой логикой и нейронными сетями. Разработана структурная схема комплекса и составлены варианты по индивидуальным заданиям, спроектированы подробные методические указания.

В данной статье изложен анализ особенностей и недостатков проектирования нелинейных законов автоматического управления на базе аппарата искусственных нейронных сетей и нечеткой логики, сделан выбор типа нечеткой модели.

В данной статье рассматривается возможность применения искусственной нейронной сети для прогнозирования электропотребления энергосбытовой компании, возможные способы ее создания и обучения, а также возможные проблемы при ее использовании на практике.

В статье рассматривается проблема применения искусственного интеллекта и нейронных сетей в задачах идентификации. Раскрывается суть понятий «искусственный интеллект» и «нейронные сети».

В статье рассматриваются особенности искусственных нейронных сетей, раскрываются принципы работы нейросетевых моделей и нейронной сети, а также принципы построения на их основе гибридных нейронных сетей, позволяющих работать с неопределенностями.

В статье рассматриваются эффективность использования нейронных сетей для решения ряда практических задач. Автор статьи указывает на существующую проблему выбора оптимального количества нейронных элементов в скрытом слое, при которых ошибка обучения будет минимальна. Разработан и предложен алгоритм формирования оптимальной архитектуры многослойной нейронной сети.

В статье рассматривается прогнозирование временных рядов, которые определяются многофакторными, нелинейными, математическими моделями. Предлагается для этого использовать многослойные нейронные сети, так как это позволит избежать выбора модели, который требуется в классическом подходе к прогнозированию, что повысит эффективность прогнозирования временных рядов.

В статье предложен модифицированный алгоритм обучения многослойных нейронных сетей. Использование предложенного алгоритма позволит уменьшить влияние субъективного мнения, что в свою очередь повысит достоверность полученных результатов.

В статье рассматриваются: теория регуляризации, метод негладкой регуляризации, сглаживающие функционалы для подавления избыточных переменных и принципы их построения.

В данной статье рассматриваются подходы, логика и целесообразность применения в здравоохранении машинного обучения.

В данной статье рассматриваются подходы, логика и целесообразность применение в бизнесе машинного обучения и больших данных и их влияние при принятии решений.

The article presents a multi-faceted analysis of the integration of artificial intelligence technologies into the process of training philologists and linguists. The author explores the theoretical convergence between the architecture of modern neural networks and classical Second Language Acquisition (SLA) hypotheses. The paper provides a detailed description of a pedagogical experiment conducted at the Institute of Philology and Intercultural Communication (IPIC), aimed at identifying the effectiveness of using generative models as «Socratic tutors." The results confirm the hypothesis that AI contributes to lowering the affective filter and accelerating the process of correcting interlanguage errors.