Информационный научно-популярный портал
НАУКА в РФ и за рубежом
глазами блогера (работает с 01.09.2018, еженедельник, просмотров 82210)

Контакты (с 11 до 19): 8-903-899-44-37 Лилия или lili@k156.ru
на главную

РФ

Институты и конференции

Международные с РФ

Зарубежные

ВСЕ НОВОСТИ

Последние добавления

Все новости
(последние 10 )

2019-02-18
Фиксация темной материи - теория и практика
Подробнее

2019-02-17
НАСА купит места Союзах, снимает песчаные реки Марса и звезды, ищет недостающую материю
Подробнее

2019-02-17
Роскосмос: Открытие спутника «Ломоносов», инфраструктура для «Енисея» «Хаябуса-2», Юпитер в объективе «Юноны»
Подробнее

2019-02-16
Нейросеть создаёт фото несуществующих людей
Подробнее

2019-02-15
Психология в замкнутом пространстве в виртуальном полете на Луну
Подробнее

2019-02-12
Материалы наиболее эффективные для преобразования тепла
Подробнее

2019-02-11
Осцилляторную нейронную сеть научили распознавать образы
Подробнее

2019-02-08
международная экспедиция в пещерную систему Мчишта-Акшаша (Абхазия)
Подробнее

2019-01-29
Большие возможности мини-мозгов из стволовых клеток
Подробнее

2019-01-24
В межзвёздной среде обнаружили предшественника аденина
Подробнее

 

 

ТЕМЫ НОВОСТЕЙ:

2019-02-11 (№ 209)
Осцилляторную нейронную сеть научили распознавать образы
ПЕТРОЗАВОДСК, 11 февраля, ИНДИКАТОР. Российские ученые предложили новый тип осцилляторной нейронной сети и научили ее распознавать простейшие образы. Предположительно, такие сети с регулируемым синхронным состоянием отдельных нейронов работают так же, как нейроны в живом мозге. Исследование поддержано Российским научным фондом (РНФ). Статья ученых опубликована в журнале Electronics.

Осцилляторная нейронная сеть — это сложное сплетение взаимодействующих между собой элементов (осцилляторов), которые способны принимать и передавать колебания определенной частоты. Получая сигналы различных частот от предшественников, искусственный нейрон-осциллятор может согласовывать свой ритм с этими колебаниями. В результате в сети часть элементов синхронизирована между собой (периодически и одновременно активируется), а часть — нет. Таким образом, формируется пространственно-временная картина распределения синхронизации. Считается, что подобные процессы ответственны за обработку и передачу информации, происходящие в мозгу человека, и поэтому представляют особый интерес для изучения.

Ученые кафедры электроники и электроэнергетики ПетрГУ создали нейронную сеть, распознающую простейшие образы, на основе осцилляторов из структур двуокиси ванадия. Физики разработали методику регистрации синхронизации, обладающую высокой чувствительностью и избирательностью. Применяя ее на практике, возможно создать сеть, способную распознавать образы подобно тому, как это делают биологические нейронные системы.

В этой работе в качестве входных образов использовали таблицы размерности 3?3, передаваемые в сеть за счет изменения питающих токов, которые, в свою очередь, меняли частоты колебаний осцилляторов. В результате динамика связанной сети реагировала на каждый полученный образ. Идея заключалась в том, что, подобрав ключевые параметры сети, можно обучить систему синхронизироваться только для определенного входного образа, а значит — распознавать его.

В качестве регистрируемого сигнала выбрали состояние синхронизации выходного нейрона-осциллятора относительно ритма основного нейрона-осциллятора. Авторы показали, что синхронизация может наблюдаться не только на основных частотах, но и на их кратных долях (субгармониках). Имея одновременно несколько состояний синхронизации, нейрон становится мультиуровневым. Так, осцилляторная сеть из малого количества нейронов может выполнять сложные операции, к примеру, по распознаванию речи, изображений и видео, а также способна к решению задач прогнозирования, оптимизации и управления.

Используя это свойство, исследователям удалось настроить сеть так, что разные входные образы вызывали различную синхронизацию осцилляторной сети. Оказалось, что сеть способна распознавать одновременно до 14-ти фигур (размерности 3?3) из 102 возможных вариантов, имея при этом всего один осциллятор.



«В перспективе на основе этих сетей могут быть созданы компактные чипы с наноразмерными осцилляторами. Особенность разрабатываемой нами технологии заключается в принципиально новой системе обработки информации. Она основана на эффекте синхронизации высокого порядка, позволяющем реализовывать мультиуровневые нейроны с высокой степенью функциональности. Преимуществом подобных осцилляторных нейронных сетей является перспектива их создания с использованием самых различных физических осцилляторов, в том числе магнитной и электрической природы. При этом обученная сеть уже не нуждается в компьютерных вычислениях, и работает самостоятельно, как отдельный организм», — рассказывает руководитель гранта, доцент Петрозаводского государственного университета Андрей Величко.

Источник

 

Сайты партнеры

 

 

Фантастика
детектив

 

 

Неоднозначное мироздание

 

costroma.k156.ru

 

 

 

(с) ООО "Новый город".
Создание сайта - веб студия Новый город