Ученые выяснили, как наш мозг переваривает огромные массивы информации |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-01-07 15:00 алгоритмы машинного обучения, искусственный интеллект, новости нейронных сетей Ученые выяснили, как наш мозг переваривает огромные массивы информации Исследователи из Технологического института Джорджии выяснили, что для классификации информации человеческому мозгу хватает менее 1% исходных данных. "Мы предположили, что метод случайных проекций может быть одним из способов обучения, используемых человеком. Коротко говоря, это предположение оказалось верным. Человеку достаточно всего 0,15% общих данных", – говорит Роза Арьяга, являющаяся одним из авторов исследования. Для проверки своей гипотезы ученые провели эксперимент, в ходе которого участникам предлагали изучить несколько изображений. Затем их попросили идентифицировать эти изображения по кусочкам целой картины, показанным в произвольном порядке. После этого они подвергли аналогичному тесту интеллектуальную систему, для чего был разработан вычислительный алгоритм. По словам профессора Сантоша Вемпала из Технологического института Джорджии, ученые были "поражены, увидев насколько близкими оказались результаты у человека и чрезвычайно простой искусственной нейронной сети". Исследователи не утверждают наверняка, что человеческий мозг использует метод случайной проекции, но результаты их работы говорят о том, что это правдоподобное объяснение. Кроме того, они видят в этом методе ценность для машинного обучения. Комментарии: |
|