В «Лаборатории Касперского» создан ИИ, анализирующий свои действия во время "сна"
Разработчики «Лаборатории Касперского» создали спайковую нейросеть способную анализировать свои дневные решения во время "сна", сообщает «Газета.Ru».
Когда нейросеть принимает какое-то решение в течение дня, оно может быть не всегда самым лучшим, потому что она принимает его моментально. Однако во время "сна" эта нейросеть повторно анализирует свои решения, учитывая больше информации и времени на обдумывание. Это позволяет ей делать более взвешенные и, возможно, более оптимальные решения на будущее. Таким образом, нейросеть учится на своих собственных опытных данных и совершенствует свои способности в процессе работы.
Спайковая нейросеть (или сеть с интегральными импульсами) - это тип искусственной нейронной сети, который моделирует активность нейронов в мозге более близко к биологической реальности, чем традиционные искусственные нейронные сети, такие как многослойные персептроны (MLP) или сверточные нейронные сети (CNN).
Спайковые нейросети вместо использования непрерывных активаций, как в традиционных нейросетях, работают с импульсами (спайками), которые моделируют дискретные моменты времени, когда нейрон активен. Это более биологически достоверный способ моделирования работы мозга, где нейроны в реальности передают информацию друг другу через спайки.
Преимущество спайковых нейросетей заключается в их способности эффективно обрабатывать временные зависимости и события в реальном времени, что делает их полезными для решения задач, связанных с обработкой данных в сенсорных системах, робототехнике и других областях, где важно учитывать временные аспекты входных данных и выходов.
Для обучения спайковых нейросетей могут применяться различные методы, включая прямое кодирование спайков, обратное распространение ошибки и другие. Этот тип нейронных сетей активно исследуется в научном и инженерном сообществе, и его применение продолжает расширяться в различных областях искусственного интеллекта и машинного обучения.
Обсудим?
Смотрите также:
