3 апреля, 2024 
AdminGWP 
Учёныe зaлoжили в нeйрoсeть спoсoбнoсть прeдскaзывaть случaйныe сoбытия
Рoссийскиe учёныe сoздaли нeйрoсeть во (избежание прeдскaзaния пoвeдeния систeм, пoдвeржeнныx сильнoму квартиры класса люкс в Домбае
tribal.com.ua
влиянию случaйныx фaктoрoв. К таким нестабильным системам относятся транспортные потоки, финансовые рынки и хотя (бы) погода. В качестве образца разработчики взяли цифровую стандарт нейрона мозга человека. Нейросеть в самом деле предсказала происходящие с ним изменения. Эксплуатация может найти широкое приложение во всех областях, идеже решения принимаются в условиях случайных влияний и неопределённости.
Учёные изо Балтийского федерального университета им. И. Канта (БФУ) создали нейросеть, способную кудесить поведение систем, в основе которых лежит случайность. Математики называют такие системы стохастическими. Они играют важную дело в анализе и управлении многими техническими системами. Подобные системы представлены повсеместно — это и финансовые рынки, и предсказывание погоды, и транспортные потоки. Ведь есть все ситуации и явления, подверженные большому количеству случайных факторов (в математической терминологии — шумов). Авторы работы разработали фасон, которая способна ладить прогноз, невзирая получай длительное внешнее побуждение случайных факторов. Об этом RT сообщили в жом-службе университета. Результаты исследования опубликованы в журнале Chaos, Solitons and Fractals.
На обучения программы разработчики использовали компьютерную симуляцию биологического нейрона, подверженного воздействию шума. Учёные отмечают, какими судьбами нейросеть показала удивительную ловкость к обобщению — безвыгодный только предсказала манера себя держать искусственного нейрона быть одном уровне шума, а и точно описала базовые закономерности системы и возле других уровнях, которых приставки не- было в обучающей выборке.
«Паче того, наша покрой смогла предсказать вещественный эффект, который изначально мало-: неграмотный был в неё заложен, — действие стохастического резонанса. Симпатия проявляется в том, зачем при определённой интенсивности шума хаотическое токование нейрона становится паче упорядоченным», — отметил в беседе с RT ведущий научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта, невролог физико-математических наук, знаток Александр Храмов.
Опираясь получай ограниченный набор данных, нейросеть сделала предсказания, которые как следует согласуются с реальным поведением нейрона, отметили специалисты.
До словам учёных, макет может найти широкое приложение везде, где нужно достигать решения в условиях неопределённости и случайных воздействий. Симпатия позволит заглядывать в предстоящее сложных систем, находить в них скрытые закономерности и полагать более точные и надёжные решения. Приблизительно, нейросеть в перспективе сможет прорекать экономические кризисы, ворочать «умным» городским трафиком и сыскивать неизученные эффекты в биологических системах.
Опубликовано в рубрике