Свободная энергия и интеллект |
||
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 ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные 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 Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2022-11-22 07:25 Презентация: https://github.com/bayesgroup/bayesgr... Докладчик: Сергей Шумский, Руководитель лаборатории когнитивных архитектур МФТИ Доклад посвящен изложению принципа свободной энергии Фристона, как математической основы теории машинного обучения и машинного интеллекта. Из первых принципов выводятся основные постулаты теории обучения с подкреплением, являющейся базовой моделью сильного ИИ. Рассмотрены варианты model-free и model-based reinforcement learning. Источник: www.youtube.com Комментарии: |
|