Искусственный интеллект DeepMind учится накапливать опыт |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-03-16 10:00 В последние годы все крупнейшие компании мира сосредоточены на развитии технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Современные нейронные сети зачастую обучаются только тому, что входит в их "обязанности", вместо того, чтобы использовать уже имеющийся опыт, как это делает человеческий мозг. Команда DeepMind из холдинга Alphabet, владеющего Google, намерена исправить это. Она разработала алгоритм, позволяющий нейронной сети накапливать опыт и учиться более эффективно. Аналогичным образом работает человеческий мозг. Созданный исследователями алгоритм получил название Elastic Weight Consideration. При изучении чего-то нового нейронные сети будут связывать уже имеющиеся знания с новыми, чтобы ускорить процесс обучения и выполнения поставленной цели. Во время тестирования алгоритма в десяти классических видеоиграх Atari, он использовал накопленные знания из одной игры и применял их в следующей - вместо того, чтобы проходить процесс обучения для каждой игры по отдельности. На сегодняшний день алгоритм далёк от совершенства. При выполнении одной задачи Elastic Weight Consideration показывает худшие результаты, нежели традиционные нейронные сети, "заточенные" под конкретную операцию. Однако команда DeepMind уверена, что их разработка имеет большой потенциал, а также поможет в изучении того, как человеческий мозг собирает и запоминает информацию. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: 4pda.ru Комментарии: |
|