В «Лаборатории Касперского» создан ИИ, анализирующий свои действия во время «сна»

В «Лаборатории Касперского» создан ИИ, анализирующий свои действия во время "сна"
Фото из открытых источников
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.

Источник
Оцените статью
Сitycelebrity