Ползуновский вестник. - 2010. - №2. - С. 221 - 225. В статье рассматривается слепой метод обнаружения встроенной стеганографической информации в цифровых изображениях. В качестве вектора признаков изображения используются статистические моменты в частотной области гистограмм вейвлет-коэффициентов, вычисленных на глубину разложения 3. Классификация обучающей базы данных...
Одесса: Национальный политехнический университет, Институт компьютерных систем, 2004. - (Страницы не указаны). В работе рассматривается вопрос повышения различимости входных данных нейронной сети за счет применения преобразования исходных данных.
Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2015. – Т. 13. – С. 2646 – 2650 В статье рассматриваются основные этапы развития нейросетевых технологий, анализируется современное состояние вопроса, приводятся варианты использования технологий искусственных нейронных сетей, а также прогнозируется дальнейшее развитие науки в данном направлении.
Springer Singapore, 2024. — 633 p. — (Lecture Notes in Computer Science, volume 14827). — eBook ISBN 978-981-97-4399-5. This volume constitutes the refereed proceedings of the 18th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2024, held in Weihai, China, during 11-14, July 2024. The 59 full papers were carefully reviewed and selected from 82 submission. They are categorized...
Paper. — Appl. Sci, 2023. — Vol. 13, №4475. — p. 1 - 33. Several machine learning (ML) methodologies are gaining popularity as artificial intelligence (AI) becomes increasingly prevalent. An artificial neural network (ANN) may be used as a “black-box” modeling strategy without the need for a detailed system physical model. It is more reasonable to solely use the input and...
Статья. — Векторная психофизиология: от поведения к нейрону. — М.: Издательство Московского университета, 2019. — С. 700–756. Классические модели нейронов и нейросетей мозга Формальный нейрон как модель биологического нейрона и идеализированный объект математического описания Логическое описание нейронов и нейросетей Мак-Каллока — Питца Векторное описание нейронов Мак-Каллока —...
Вісник Хмельницького національного університету, № 6, 2021 (303), c. 95-101. У роботі наведено результати досліджень штучної нейронної мережі для моніторингу розвитку курячих яєць з розпізнаванням стану ембріонів, що дозволяє уникнути недоцільного використання інкубатора й відібрати життєздатні ембріони для виведення пташенят. Застосування засобів штучного інтелекту розширює...
Вісник Вінницького політехнічного інституту. — 2022. — № 1. — с. 70-75. Моніторинг розвитку курячих ембріонів є важливою частиною процесу вилуплення, який дозволяє визначити, коли яйце не розвивається, а також коли яйце близьке до вилуплення. Можливість уважніше стежити за розвитком ембріона дозволяє визначати оптимальні моменти часу для зміни параметрів інкубації, таких як...
Article. — Mining Science and Technology. — 2010. — 20. — P. 0727–0733. Rate of penetration of a Tunnel Boring Machine (TBM) in a rock environment is generally a key parameter for the successful accomplishment of a tunneling project. This paper presents the results of a study into the application of an Artificial Neural Network (ANN) technique for modeling the penetration rate...
Article. — Neural Comput & Applic. — 2013. — 23. — pp. 667–675 Location information is useful for mobile phones. There exists a dilemma between the relatively high price of GPS devices and the dependence of location information acquisition on GPS for most phones in current stage. To tackle this problem, in this paper, we investigate the position inference of phones without GPS...
Applied Physics Reviews. — 2020. — Vol. 7. — Art. number 011312 (p. 1-107). The rapid development of information technology has led to urgent requirements for high efficiency and ultralow power consumption. In the past few decades, neuromorphic computing has drawn extensive attention due to its promising capability in processing massive data with extremely low power consumption....
Выходные данные не указаны NVIDIA. - 2019 Abstract We propose an alternative generator architecture for generative adversarial networks, borrowing from style transfer literature. The new architecture leads to an automatically learned, unsupervised separation of high-level attributes (e.g., pose and identity when trained on human faces) and stochastic variation in the generated...
Google Research, Brain Team, Mountain View, СA Preprint, to apear in ICML 2019. Abstract Convolutional Neural Networks (ConvNets) are commonly developed at a fixed resource budget, and then scaled up for better accuracy if more resources are available. In this paper, we systematically study model scaling and identify that carefully balancing network depth, width, and resolution...
Technical Report IDSIA-03-14 / arXiv:1404.7828 v4 [cs.NE] (88 pages, 888 references). The Swiss AI Lab IDSIA. Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza Artificiale. University of Lugano & SUPSI. Galleria 2, 6928 Manno-Lugano. Switzerland. 8 October 2014. Abstract. In recent years, deep artificial neural networks (including recurrent ones) have won numerous contests in...
Hamburg Institute of International Economics, 2018. — 17 p. Artificial neural networks have become increasingly popular for statistical model fitting over the last years, mainly due to increasing computational power. In this paper, an introduction to the use of artificial neural network (ANN) regression models is given. The problem of predicting the GDP growth rate of 15...
Статья. — Acta Mechanica et Automatica. — 2008. — №4. — p. 81-85. This paper presents an adaptive neural network approach to control of mechatronics objects. This approach is applied in adaptive control of DC motor in SISO-system and 3-DOF robot arm actuators in MIMO system. Results of computer simulation and comparison with other control techniques are introduced.
Статья. — Bulletin of Mathematical Biology Vol. 52, No. 1/2. — 1990. — P. 99-115. Because of the “all-or-none” character of nervous activity, neural events and the relations among them can be treated by means of propositional logic. It is found that the behavior of every net can be described in these terms, with the addition of more complicated logical means for nets containing...
Троицк: Нейрок Техсофт, 2005. — 36 с.
В лекции рассматриваются понятия и постановки задач математической теории игр. Особое внимание уделяется информационным и вычислительным аспектам игрового моделирования. Для важного случая игр нескольких игроков с неполной информацией предложена вероятностная формализация алгоритма обучения игрока оптимальной смешанной стратегии принятия...
Учебное пособие. — Воронеж: Издательско-полиграфический центр ВГУ, 2008. — 63 с.
Предлагаемое пособие содержит материал по основным принципам построения, функционирования и применения искусственных нейронных сетей. В первой части рассмотрены биологические основы функционирования нервных клеток, электрические и математические модели нейронов, а также основные структуры и методы...
Статья. — Computer. — 1996. — Vol.29, No.3 — pp. 31-44.
Интеллектуальные системы на основе искусственных нейронных сетей позволяют с успехом решать проблемы распознавания образов, выполнения прогнозов, оптимизации, ассоциативной памяти и управления. Известны и иные, более традиционные подходы к решению этих проблем, однако они не обладают необходимой гибкостью за пределами...
Building effective classification systems is a central task in data mining and machine learning.
Usually, a classification algorithm builds a model from a given set of data records in which the labels
are known, and later, the learned model is used to assign labels to new data points. Applications of
such classification setting abound in many fields, for instance, in text...
Springer, 2010. — 921 p. This book is a part of the Proceedings of the Seventh International Symposium on Neural Networks (ISNN 2010), held on June 6-9, 2010 in Shanghai, China. Over the past few years, ISNN has matured into a well-established premier international symposium on neural networks and related fields, with a successful sequence of ISNN series in Dalian (2004),...
Статья опубликована в журнале "Science time", 2014, № 1(1)
Аннотация. Данная статья посвящена вопросам распознавания речи при помощи нейросетевых технологий. Рассмотрены основные виды нейронных сетей для распознавания речи. Затрагиваются аспекты выбора оптимальной структуры сети и увеличение быстродействия распознавания речи.
Ключевые слова: распознавание речи, нейронные сети,...
Сборник научных трудов. — Красноярск: КГТУ, 1998. — 205 с. Сборник статей молодых ученых – представителей красноярской школы нейроинформатики. Большинство работ связано с созданием нейросетевых алгоритмов обработки данных и реализацией этих алгоритмов на персональных компьютерах . Представлены новые алгоритмы решения классической проблемы заполнения пробелов в данных, описаны...
Wiley-IEEE Press, 2007, 681 pages, ISBN: 047005669X
The Handbook of Neural Engineering provides theoretical foundations in computational neural science and engineering and current applications in wearable and implantable neural sensors/probes. Inside, leading experts from diverse disciplinary groups representing academia, industry, and private and government organizations...
IEEE Transactions on Neural Networks. — Volume 1, No. 1, March 1990. — Pages 4-27.
In the literature a large variety of neural nets has been proposed all having the capability of
modeling the dynamic behavior of a system. In this paper a neural net is used to build a predictor
for such a dynamical system. This neural net is then used in a model based predictive control...
Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. Вып. 4 (20). Пермь, 2008. Стр. 151-155.
Предлагаются методы обнаружения выбросов в статистических данных. Методы реализуются с применением нейронной сети персептронного типа. Приведены примеры, иллюстрирующие работоспособность предлагаемых алгоритмов.
Artical from International Journal of Sustainable Construction Engineering & Technology
Authors: Musli Nizam Yahya, Toru Otsuru, Reiji Tomiku, Takeshi Okozono
The purpose of this paper is to investigate the capability of neural network in predicting a classroom's reverberation time. A classroom in Oita University was chosen as a sample to obtain the virtual data (reverberation...
Математическая биология и биоинформатика, 2013. — Т.
8. №
1. — С. 234–247.
В работе описывается простая модельная нейронная система, в которой осуществляется самоорганизующееся отображение многомерных рецепторных сигналов R-мерного пространства (где R – количество рецепторов) на состояния сети из N взаимодействующих нейронов. Рекуррентная сеть из N взаимодействующих нейронов...
Статья. Опубликована в журнале "Компьютерная Графика и Мультимедиа Сетевой журнал". — 2004. — №2 (1).
Нейронные сети применяются для решения задач классификации или кластеризации многомерных данных. Основная идея лежащая в основе нейронных сетей - это последовательное преобразование сигнала, параллельно работающими элементарными функциональными элементами. В данной статье...
Статья. Опубликована в журнале "Компьютерные инструменты в образовании". — 2007. — №1 — С. 20-29.
В статье исследуют искусственные нейронные сети.
Содержание:
Введение.
История развития.
Что такое нейросеть.
Математическая модель нейрона.
Статья // Программные продукты и системы. — 2005. — №2 . — С. 49-51.
В статье приводятся результаты сравнительного анализа методов построения моделей статических объектов при наличии аддитивного шума. Выявлены достоинства и недостатки методов по таким показателям, как точность получаемых моделей и вычислительные затраты на их построение и тестирование. Приведенные результаты...
Статья. Опубликована в Вестнике Тюменского государственного университета. — 2012. — №4.
В статье описываются сильные и слабые стороны распространённых на сегодняшний день моделей нейронных сетей с целью выявления причины недостаточной активности нейронных сетей на практике.
Strong and weak sides of neural network models extended today are investigated in this article for...
Статья с тринадцатой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (Том 1)
Белгород, 2012 - 9 стр.
Статья посвящена вопросам интеллектуальной поддержки операторов атомных электростанций (АЭС). В качестве способа поддержки рассматривается активизация образного (визуального) мышления, позволяющая разгрузить ментальную деятельность в целом....
Статтю опубліковано: Вісник НТУУ "КПІ". Серія — Радіотехніка. Радіоапаратобудування, 2012. — №48 — C. 213 — 221. В роботі розглянуто в оглядовому плані парадигми та правила навчання нейронних мереж та проаналізовано взаємозв’язки між ними. Проведено аналіз основних задачі, які вирішують за допомогою нейронних мереж. Визначено основні проблеми застосування нейронних мереж в...
Статтю опубліковано: Вісник НТУУ "КПІ". Серія — Радіотехніка. Радіоапаратобудування, 2011. — №47 — С. 176 — 189. В роботі наведено основні історичні етапи розвитку штучних нейронних ме-реж. Розглянуто математичну модель штучного нейрону та основні складові елементи нейронних мереж. Охарактеризовано типові функції активації з визначенням їх переваг та недоліків. Представлено...
Neural Networks for Signal Processing [1994] IV. Proceedings of the 1994 IEEE Workshop.
The paper presents a contribution to the analysis of wavelet transfer function use in neural network systems and the discussion of some possible learning algorithms of such structures. Wavelets local properties both in time and frequency domains are stated at first giving motivation for...
Научная сессия МИФИ-2002. IV Всероссийская научно-техническая конференция "НЕЙРОИНФОРМАТИКА-2002": Лекции по нейроинформатике. Часть 2. - М.: МИФИ, 2002. - С. 121-169 В книге публикуются тексты лекций, прочитанных на Школе-семинаре "Современные проблемы нейроинформатики", проходившей 23-25 января 2002 года в МИФИ в рамках IV Всероссийской конференции "Нейроинформатика-2002"....
Rijeka: InTech, 2011. — 586 p. — ISBN 978-953-307-188-6. This book covers 27 articles in the applications of artifi cial neural networks (ANN) in various disciplines which includes business, chemical technology, computing, engineering, environmental science, science and nanotechnology. They modeled the ANN with verifi cation in diff erent areas. They demonstrated that the ANN is...
This paper proposes a new neocognitron that accepts incremental learning, without giving a severe damage to old memories or reducing learning speed. The new neocognitron uses a competitive learning, and the learning of all stages of the hierarchical network progresses simultaneously.
To increase the learning speed, conventional neocognitrons of recent versions sacrificed the...
The author previously proposed a neural network model neocognitron for robust visual pattern recognition. This paper proposes an improved version of the neocognitron and demonstrates its ability using a large database of handwritten digits (ETL1). To improve the recognition rate of the neocognitron, several modifications have been applied: such as, the inhibitory surround in...
Neural Computation 13, 2477–2494 (2001)
Experimental data have shown that synapses are heterogeneous: different
synapses respond with different sequences of amplitudes of postsynaptic
responses to the same spike train. Neither the role of synaptic dynamics
itself nor the role of the heterogeneity of synaptic dynamics for computations
in neural circuits is well understood....
Network: Comput. Neural Syst. 8 (1997) 355–371.
A theoretical model for analogue computation in networks of spiking neurons with temporal coding is introduced and tested through simulations in GENESIS. It turns out that the use of multiple synapses yields very noise robust mechanisms for analogue computations via the timing of single spikes in networks of detailed compartmental...
Neural Computation, 9 (1997)
We show that networks of relatively realistic mathematical models for biological neurons in principle can simulate arbitrary feedfornard sigmoidal neural neb in away that has previoudv not been considered. This new approach is based on temporal coding b; single spikes (mspectively bv the timin.e, of svnchmnous firin= in ~ o a l osf neurons) rather...
Neural Computation 8, 1-40 (1996)
We investigate the computational power of a formal model for networks of spiking neurons. It is shown that simple operations on phase differences between spike-trains provide a very powerful computational tool that can in principle be used to carry out highly complex computations on a small network of spiking neurons. We construct networks of...
Institute for Theoretical Computer Science, Graz University of Technology
The principles by which spiking neurons contribute to the astounding computational
power of generic cortical microcircuits, and how spike-timing-dependent
plasticity (STDP) of synaptic weights could generate and maintain this computational
function, are unknown. We show here that STDP, in conjunction...
Neural Computation 21, 911–959 (2009)
Independent component analysis (or blind source separation) is assumed
to be an essential component of sensory processing in the brain and
could provide a less redundant representation about the external world.
Another powerful processing strategy is the optimization of internal
representations according to the information bottleneck...
Neural Computation 21, 2502–2523 (2009)
From a theoretical point of view, statistical inference is an attractivemodel
of brain operation. However, it is unclear how to implement these inferential
processes in neuronal networks.We offer a solution to this problem
by showing in detailed simulations how the belief propagation algorithm
on a factor graph can be embedded in a...
Neural Computation 22, 1–32 (2010). Neurons receive thousands of presynaptic input spike trains while emitting a single output spike train. This drastic dimensionality reduction suggests considering a neuron as a bottleneck for information transmission. Extending recent results, we propose a simple learning rule for the weights of spiking neurons derived from the information...
Theoretical Computer Science 287 (2002), - P. 251 – 265.
We discuss in this short survey article some current mathematical models from neurophysiology for the computational units of biological neural systems: neurons and synapses. These models are contrasted with the computational units of common arti$cial neural networkmodels, which re.ect the state of knowledge in...
Материалы конференции Интеллектуальные системы и компьютерные науки. - МГУ: 2006. - С. 60-69. Выполнен обзор и проведена классификация основных моделей рекуррентных нейронных сетей, используемых для решения задач распознавания образов. Для исследования выбрана модель машины неустойчивых состояний как наиболее перспективная. Произведен анализ системы распознавания, построенной...
Статья опубликована в сборнике трудов IV всероссийской научно-технической конференции "Нейроинформатика-2002". — М.: МИФИ, 2002. — 7 стр.
Разработан алгоритм, позволяющий сцщественно ускорить сходимость обучения многослойных нейросетей путем слежения за процессом обучения сети на основе градиентного алгоритма. Исследованы свойства следящего алгоритма при решении практических...
В работе представлено описание нового типа сетей адаптивного резонанса — сети АРТ с сетью радиально-базисной функции в слое распознавания. Новый тип сети назван АРТ-РБФ сетью. Рассмотрен механизм сокращения количества нейронов слоя распознавания, механизм формирования скрытого слоя РБФ сети с различным радиусом гиперсфер нейронов, а также механизм создания гипергроздей на...
В работе представлен обзор существующих направлений развития нейронных сетей теории адаптивного резонанса. (искусственный интеллект) In this paper the review of most popular directions of development a neural networks of adaptive resonance theory
Комментарии