СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=СЛОЖНЫЕ ОБЪЕКТЫ<.>)

Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.02-04А3.36

Ланкин, Ю. П.
Самостоятельно адаптирующиеся нейронные сети в моделировании сложных объектов [Текст] / Ю. П. Ланкин // Реконструкция гомеостаза. - Красноярск, 1998. - Т. 1. - С. 281-287 . - ISBN 5-7636-0227-7
Аннотация: Предложена концепция создания адаптивных сетей, которая обладает высокой универсальностью. Она обобщает в себе способность решения как принципиально новых классов задач, доступных лишь для предложенных здесь нейросетей с активной адаптацией, так и задач, решаемых традиционными алгоритмами с пассивной адаптацией. Отсутствие "жесткого" алгоритма и архитектурных ограничений делает подходы, разрабатываемые на основе предложенной концепции, открытыми для неограниченного усложнения и наращивания возможностей. Платой за это является снижение скорости обучения относительно классических детерменированных алгоритмов. Однако этот недостаток может быть скомпенсирован путем введения элементов сети, прогнозирующих свои будущие состояния на основе предыдущих успешных действий, а также в параллельных аппаратных реализациях (на которые и ориентированы нейросети) за счет упрощения конструирования схем адаптации. Предложенная концепция предоставляет богатые возможности для моделирования гомеостаза и процессов, протекающих в мозгу живых организмов. Она позволяет создавать пластичные эволюционные сетевые модели (в том числе и при использовании моделей реальных объектов и их связей, заменяющих нейроны сети или адаптивные системы), уточняемые в процессе получения новых данных, что особенно важно в современных быстро меняющихся условиях экологического кризиса и динамичных социально-экономических процессов. Россия, Ин-т биофиз. СО РАН, Красноярск. Ил. 2. Библ. 7

ГРНТИ	34.55.19

ВИНИТИ 341.55.19.09.13
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ АДАПТАЦИЯ
МОДЕЛИРОВАНИЕ
СЛОЖНЫЕ ОБЪЕКТЫ
КОНЦЕПЦИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ
АЛГОРИТМЫ
КОМПЬЮТЕРНЫЕ МОДЕЛИ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI24) 07.12-04М3.78

Kersten, Daniel.
Object perception as Bayesian inference [Text] / Daniel Kersten, Pascal Mamassian, Alan Yuille // Annual Review of Psychology. - Palo Alto (Calif.), 2004. - 2004, Vol. 55. - P271-304 . - ISBN 0-8243-0255-9
Перевод заглавия: Восприятие объектов как байесовский вывод
Аннотация: Проведено исследование механизмов, позволяющих человеку быстро и безошибочно воспринимать форму и материальные свойства объекта даже при их достаточной сложности или при низком качестве зрительной информации. Показано, что механизм байесовского вывода в Байесовской теории зрительного восприятия дает возможность быстро отбрасывать нерелевантную информацию, снижая таким образом сложность анализируемых объектов и позволяя производить интерпретацию в режиме реального времени. Этот механизм удобен также с точки зрения использования априорной информации, выраженной в вероятностной форме. Представлены результаты проведенных экспериментов со сложными сценами и объектами. Исследованы возможности использования обнаруженных явлений в разработке и обучении искусственных нейронных сетей. США, Dep. of Psychol., Univ. of Minnesota, Minneapolis, MN 55455. Библ. 148

ГРНТИ	34.39.19

ВИНИТИ 341.39.19.09.35
Рубрики: ВОСПРИЯТИЕ
СЛОЖНЫЕ ОБЪЕКТЫ
МЕХАНИЗМ ВОСПРИЯТИЯ
БАЙЕСОВСКАЯ ТЕОРИЯ ЗРИТЕЛЬНОГО ВОСПРИЯТИЯ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ИСКУССТВЕННЫЕ

Доп.точки доступа:
Mamassian, Pascal; Yuille, Alan

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 07.12-04А3.58

Kersten, Daniel.
Object perception as Bayesian inference [Text] / Daniel Kersten, Pascal Mamassian, Alan Yuille // Annual Review of Psychology. - Palo Alto (Calif.), 2004. - 2004, Vol. 55. - P271-304 . - ISBN 0-8243-0255-9
Перевод заглавия: Восприятие объектов как байесовский вывод
Аннотация: Проведено исследование механизмов, позволяющих человеку быстро и безошибочно воспринимать форму и материальные свойства объекта даже при их достаточной сложности или при низком качестве зрительной информации. Показано, что механизм байесовского вывода в Байесовской теории зрительного восприятия дает возможность быстро отбрасывать нерелевантную информацию, снижая таким образом сложность анализируемых объектов и позволяя производить интерпретацию в режиме реального времени. Этот механизм удобен также с точки зрения использования априорной информации, выраженной в вероятностной форме. Представлены результаты проведенных экспериментов со сложными сценами и объектами. Исследованы возможности использования обнаруженных явлений в разработке и обучении искусственных нейронных сетей. США, Dep. of Psychol., Univ. of Minnesota, Minneapolis, MN 55455. Библ. 148

ГРНТИ	34.55.21

ВИНИТИ 341.55.21.13.09
Рубрики: ВОСПРИЯТИЕ
СЛОЖНЫЕ ОБЪЕКТЫ
МЕХАНИЗМ ВОСПРИЯТИЯ
БАЙЕСОВСКАЯ ТЕОРИЯ ЗРИТЕЛЬНОГО ВОСПРИЯТИЯ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ИСКУССТВЕННЫЕ

Доп.точки доступа:
Mamassian, Pascal; Yuille, Alan

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска