• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Глава

High­Dimensional Neural­Network Artificial Intelligence Capable of Quick Learning to Recognize a New Smell, and Gradually Expanding the Database

P. 332-335.
Kulagin V., Kuznetsov Y. M., Chulkova G. M., Ivanov A., Ivannikov A. D.

Показано, что классические квадратичные формы не способны решать задачи распознавания образов большой размерности. «Глубокие» нейронные сети Галушкина-Хинтона  могут решать высокоразмерные задачи распознавания образов, однако их обучение имеет экспоненциальную вычислительную сложность. Оперативно обучать и переобучать «глубокие» нейронные сети технически невозможно. Для мобильных систем «искусственный нос» предложено использовать множество «широких» нейронных сетей, обучаемых по ГОСТ Р 52633.5-2011. Этот стандартизованный алгоритм обучения имеет линейную вычислительную сложность, то есть за время порядка 0.3 секунды под каждый новый образ запаха можно создавать и обучать новую нейронную сеть  с 2024 входами и 256 выходами. Появляется возможность оперативного обучения искусственного интеллекта «искусственного носа» и постепенного развертывания его базы знаний, состоящей из 10 000 и более обученных искусственных нейронных сетей. При такой размерности базы знаний возникает задача организации быстрого поиска близких к предъявленному для идентификации образу запаха. Предложено ускорить поиск, опираясь на сильные ассоциативные связи проверяемой в текущий момент нейронной сети с нужной нейронной сетью идентифицируемого запаха.