Нейросетевая среда (нейроморфная ассоциативная память) для преодоления информационной сложности. Поиск смысла в слабоструктурированных массивах информации. Часть II. Обработка информации в гиппокампе. Модель мира

А. А. Харламов; Ермоленко Т. В.

?

Нейросетевая среда (нейроморфная ассоциативная память) для преодоления информационной сложности. Поиск смысла в слабоструктурированных массивах информации. Часть II. Обработка информации в гиппокампе. Модель мира

Информационные технологии. 2015. № 11. С. 814–820.

Ассоциативная память человека является средством для преодоления информационной сложности, возникавшей и возникающей постоянно в процессе его жизнедеятельности. В работе рассмотрена архитектура, свойства и функциональность ассоциативной памяти с целью ее использования для моделирования способности преодоления информационной сложности. Рассмотрен процесс перенормировки весовых характеристик образов событий, хранящихся в иерархии колонок коры полушарий большого мозга человека, который происходит в ламелях гиппокампа. Даются представления о модели мира человека, формирующейся на основе иерархий словарей разных уровней разных модальностей в коре. Показан изоморфизм лингвистической модели мира и многомодальной модели мира человека.

Научное направление: Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: русский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: машинная обработка текстов автоматическая классификация кортикоморфная ассоциативная память структурная обработка информации ассоциативная (однородная семантическая) сеть переранжирование понятий модель мира

Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE)

Даюб А., Сулейман Э., IEEE, 2026.

Добавлено: 30 апреля 2026 г.

Bioinspired Method of Agent Redistribution between Groups

Karpova Irina Petrovna, Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 4 P. 1138–1144

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Influence of the Normal Magnetic Component to Magnetotail Current Sheet Forma

Domrin V. I., Malova H. V., V. Yu. Popov и др., Cosmic Research 2026 Vol. 64 No. 2 P. 238–252

Добавлено: 27 апреля 2026 г.

Asymmetric Equilibrium Structures of Superthin Current Sheets: The Asymmetry of Plasma Sources

Tsareva O. O., Malova H. V., V. Yu. Popov и др., Plasma Physics Reports 2026 Vol. 52 No. 2 P. 179–185

Добавлено: 27 апреля 2026 г.

WWW '26: The ACM Web Conference 2026

NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

Разработка микросервиса ADP для идентификации источников выбросов на основе машинного обучения с подкреплением

Кычкин А. В., Черницин И. А., Прикладная информатика 2026 Т. 21 № 1 С. 40–58

Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из‑за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и ...

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

2026 International Conference on Artificial Intelligence, Computer, Data Sciences and Applications (ACDSA)

IEEE, 2026.

Добавлено: 21 апреля 2026 г.

What Drives Multi-Chain Crypto Forecasting: Model Choice, Feature Selection, and Transferability

Wang M., Xiao Y., Браславский П. И. и др., Mathematics 2026 Vol. 14 No. 8 Article 1286

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Cross-influence of two societies in deterministic evolutionary game

Щур Л. Н., Antonov D., Burovski E., International Journal of Bifurcation and Chaos in Applied Sciences and Engineering 2026 P. 1–9

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Ising models on the hydrogen peroxide and other lattices

Qin X., Deng Y., Щур Л. Н. и др., / Series arXiv "math". 2026. No. 2603.02962.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Проектирование сети Интернета вещей на основе многокритериальной оптимизации и информационного моделирования здания

Эбрахим А., Информационные процессы 2025 Т. 25 № 4 С. 787–798

В статье предложен метод планирования расположения точек доступа и шлюзов внутри зданий для построения сетей Интернета вещей. Основа метода — использование информации из информационой модели здания, что даёт возможность легко учитывать как геометрию, так и физико-технические характеристики строительных элементов при расчёте распространения радиосигнала. В данной работе для решения задач оптимизации применяется генетический алгоритм U-NSGA-III. Расчёты ...

Добавлено: 19 апреля 2026 г.

Modeling cosolvent effects on solubility in supercritical CO2 using data-driven approaches

Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979

Добавлено: 19 апреля 2026 г.

2026 28th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA)

IEEE, 2026.

Добавлено: 18 апреля 2026 г.

WWW '26: Proceedings of the ACM Web Conference 2026

NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.

Добавлено: 17 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Diffusion on language model embeddings for protein sequence generation

Мещанинов В. П., Strashnov, P., Shevtsov A. и др., / Cornell University. Серия CoRR, arXiv:2403.03726 "Computing Research Repository,". 2025.

Дизайн белков требует глубокого понимания присущей сложности «белкового вселенной». Хотя многие работы ориентируются на условную генерацию или сосредоточены на отдельных семействах белков, базовая задача безусловной генерации остаётся недостаточно изученной и недооценённой. В этой работе мы исследуем именно этот ключевой аспект и представляем DiMA — модель, которая использует непрерывную диффузию по эмбеддингам, полученным из языковой модели для белков ESM-2, ...

Добавлено: 5 октября 2025 г.

Smoothie: Smoothing Diffusion on Token Embeddings for Text Generation

Шабалин А. М., Мещанинов В. П., Vetrov D., / Series cs.CL, arXiv:2505.18853 "Computation and Language". 2025.

Диффузионные модели достигли передовых результатов в генерации изображений, аудио и видео, однако их адаптация к тексту остаётся сложной из-за его дискретной природы. Ранее подходы либо применяют гауссовскую диффузию в непрерывных латентных пространствах, что наследует семантическую структуру, но затрудняет декодирование токенов, либо работают в пространстве категориального симплекса, что учитывает дискретность, но игнорирует семантические связи между токенами. ...

Добавлено: 5 октября 2025 г.