 |
|
Создали алгоритм самообучения для биоподобных устройств
|
| Специалисты Национального исследовательского центра "Курчатовский институт" разработали алгоритм самообучения нейронных сетей для биоподобных устройств, которые будут познавать окружающий мир так же, как это делают люди. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе института. Результаты работы опубликованы в журнале Neural Networks. "Ученые Курчатовского комплекса НБИКС-природоподобных технологий разработали алгоритм обучения спайковых нейронных сетей в динамической среде. Он поможет в создании биоподобных устройств, способных к самообучению в режиме реального времени при взаимодействии с окружающим миром", - сказали ТАСС в Курчатовском институте. |
|
| Авторы создали алгоритм обработки данных для нейросетей, которые используют нейроморфные микропроцессоры - производительные и энергоэффективные вычислительные системы, повторяющие в своей работе принципы действия человеческого мозга. Их особенность - в импульсной работе: информация в таких нейросетях кодируется за счет наличия или отсутствия импульсов-спайков в определенный момент. Исследователи предложили использовать в такой модели машинное обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL), которое близко к методу проб и ошибок у людей. "В перспективе нейроморфные системы с мемристивными синапсами смогут обучаться в процессе работы, в режиме реального времени. В частности, это необходимо для создания нейроморфных управляющих систем - например, для беспилотного транспорта или нейропротезов", - приводит пресс-служба научного центра слова начальника группы нейроморфных алгоритмов Курчатовского комплекса НБИКС-природоподобных технологий Романа Рыбки. |
| Источник |
