Нейросети / нейронные сети

Ну наконец-то ты вырвался из зоны сплошного кошмара… Устроенная жизнь… жизнь начинающего мажора. Заботиться о мире разумных и взваливать на свои плечи все их проблемы совершенно не хочется. Но он уверен… его поиск идёт… как друзьями, так и могущественными врагами… Жизнь налаживается… вот только у тамошних повелителей империй есть на неё своё отличные от его мнения планы как ею распорядиться…

Долгое время люди предполагали, что если инопланетная жизнь и будет найдена, то где-то в других рукавах Млечного Пути, а то и вообще в других галактиках. И что разница в развитии будет настолько существенной, что одна из сторон неизбежно сочтет вторую богами. Кто бы мог подумать, что эта жизнь будет находиться по соседству и отставать от нас всего лишь на пару столетий! Ученые со всех стран объединяют свои усилия, чтобы добраться до новых соседей.

Каковы социальные и экономические последствия развития машинного интеллекта и как изменится наша жизнь в ближайшие десятилетия? Отвечая на эти вопросы, известный российский специалист в области искусственного интеллекта Сергей Шумский использует исторический подход, отслеживая смену технологических эпох вплоть до сегодняшних дней. Появление машинного интеллекта знаменует начало перехода к новому укладу, новой цифровой экономике. Но эта революция, как и любая другая, чревата множеством рисков – от потери социальной стабильности в отдельных странах и на международной арене до экзистенциальных вызовов, связанных с утратой отдельными людьми и человечеством в целом контроля над собственной судьбой. Поэтому очень важно, чтобы искусственный разум максимально приближался к человеческому в отношении общественных инстинктов и гуманистических ценностей, а следовательно, настаивает автор, необходима надежная практическая программа по формированию человекоподобной искусственной психики и развитию новой науки машинного воспитания. Больше интересных фактов об этой книге читайте в ЛитРес: Журнале

Все решения и поступки зарождаются в нашей психике благодаря работе нейронных сетей. Сбои в ней заставляют нас страдать, но порой дарят способность принимать нестандартные решения и создавать шедевры. В этой книге нобелевский лауреат Эрик Кандель рассматривает психические расстройства через призму «новой биологии психики», плода слияния нейробиологии и когнитивной психологии. Достижения нейровизуализации, моделирования на животных и генетики помогают автору познавать тайны мозга и намечать подходы к лечению психических и даже социальных болезней. Он разбирает массу интересных вопросов. Велика ли роль генов в развитии психических расстройств? А роль бессознательного в творчестве и принятии решений? Что общего у болезней, привычно разделяемых на неврологические и психические, и каковы их биологические механизмы? А что общего у искусства людей с шизофренией и «обычных» сюрреалистов? Можно ли возродить психоанализ? И что дают нам все эти знания? © Eric R. Kandel, 2018© З. Мамедьяров, перевод на русский язык, 2021© А. Бондаренко, художественное оформление, макет, 2021Издательство CORPUS ®© & ℗ ООО «Издательство АСТ», «Аудиокнига», 2020

Чудес не бывает, но если их искать, то и перчатка латная может оказаться билетом в далеко не счастливое будущее, где есть чокнутые профессора, роботы-убийцы размером с микроб и крохотный шанс на жизнь и на любовь в мире космических Империй и далёких звёзд.

Макс попал. В очередной раз… Вроде удается вырваться из подземелья, где обитает странный синелицый человек, как тут же новая проблема. Нейросеть, выручавшая его все эти годы, решила, что с нее хватит. Сбой происходит в самый неподходящий момент… На этом модно ставить точку, но… в самый последний момент, помощь приходит совершенно с неожиданной стороны.

Космическая сага. Нейросети и всё такое...

Будущее не столь прекрасно, как нам бы хотелось. Земля переселена. Повсеместно проводятся опыты на людях, приравненных в своих правах к рабам. И тут бельмом на глазу крохотная колония в районе Проксима и Альфа Центавры. Как можно не урвать столь лакомый оторванный прежде кусок. И вот уже Армада с Земли рвет космическое пространство, чтобы подмять, сравнять, уничтожить... Но на каждую Альфа всегда есть Омега. И вполне вероятно, что уже появился герой, способный стать истинным Аристократом.

Приключения Еросы из клана «Печора» продолжаются… Сам того не желая, Главный герой попадает в водоворот политических интриг, принимает участие в войне с Роем, переходит на следующий уровень своего физического, духовного и ментального развития. С ним всегда рядом боевые товарищи, которых он величает «ближниками». В Мирах «Содружества» грядут большие перемены. Что они привнесут в неспокойную жизнь Главного героя и как повлияют на его дальнейшую судьбу расскажет повествование этой книги. Приятного чтения.

Книга представляет собой руководство по использованию нейросетей генерации текстов и изображений, таких как «ChatGPT» и «Midjourney». Она содержит правила составления инструкций, а также множество практических советов по применению этих нейросетей в различных областях деловой и личной сферах. Кроме того, в книге представлена ценная информация о доступе к этим нейросетям из России. Автор использует доступный язык и приводит множество примеров и иллюстраций для более наглядного изложения материала.

Почти год скитаний в космосе на корабле, готовом развалиться от неосторожного чиха, закончился для Макса и Ники благополучно. Они все же достигли своей цели и прибыли в системы Содружества. Кажется, все в порядке. Вокруг спокойно. Никто не вторгается и мир не стоит на краю пропасти. Вот только, кому нужны два «дикаря» в космическом Содружестве? Без денег, без гражданства, без корабля… Да еще и на Земле ждут их возвращения с медицинским оборудованием. Эпидемия за прошедший с момента отлета год, не только не утихла, но и грозит тем, что на планете не останется ни одного человека… Есть ли шанс выполнить миссию у молодого парня и бывшего военного пилота Первого Флота ВКС Федерации Амар? И при чем тут Предтечи?

В статье рассмотрена возможность применения нейросетевых методов для осуществления безопасной передачи информации в беспроводных сетях связи. Приведен пример организации сети связи, состоящей из пространственно разнесенных передатчиков сигнала синхронизации и одного централизованного передатчика информационных сообщений. Предлагается использовать нейронную сеть, основу архитектуры которой составляют динамические нейронные модули с развитой системой обратных связей, предназначенной для формирования информационных сообщений и защиты канала связи. Предложена модель цифрового динамического нейрона для генерации сигналов синхронизации всей системы, которые применяются для корректного приема информационных групп. Выполнена разработка алгоритмов обучения нейросетевых модулей в соответствии с особенностями их внутренней структуры.

Предложен метод количественной оценки влияния внешнего события на экономические показатели работы организации, основанный на нейросетевой модели специально подобранной архитектуры. На данных по обороту компании Yota проведено сравнение результатов применения метода с результатами, полученными на основе применения модели ARIMA, показавшее предпочтительность нейросетевой модели перед моделью ARIMA по критерию среднеквадратичного отклонения величины оценки.

Создание информационно-вычислительных комплексов для оценки рисков катастроф в человеко-технических и экологических системах становится в наши дни фактором, определяющим успешность фундаментальных и прикладных исследований в проектировании и эксплуатации объектов с повышенной степенью риска, в планировании мероприятий, направленных на снижение ущерба от катастроф.

Работа посвящена разработке комплексной системы прогнозирования функционирования сетей банкоматов и устройств самообслуживания. Получив результаты прогнозирования, выдаваемые данным комплексом, и разбив город на «сектора реагирования», можно более эффективно использовать человеческие, материально-технические и другие ресурсы, а также транспортную ситуацию на дорогах.

Понимание топологических принципов биологического синтеза белка и перевод языка синтеза на язык алгоритмов должны позволить на основе моделирования процесса улучшить существующие или разработать новые методы искусственного синтеза необходимых белков, что актуально для фармакологии и биомедицины. В статье рассматривается подход к построению молекулярной векторной машины как конечной машины состояний. Предлагается и обсуждается метафора компилятора ДНК. В качестве возможных направлений развития рассмотрены элементы теории узлов и методы машинного обучения.

Распознавание любого рукописного символа – непростая задача с многообразием нюансов. Но её решение представляет значительный практический интерес, поскольку создание эффективного алгоритма распознавания позволило бы, в частности, сэкономить время при записи информации с документов на компьютер, не вовлекая в эту систему человека. В работе представлена программа, способная сканировать из графического файла символы определенной группы – цифры от нуля до девяти, с последующим сохранением информации в текстовом файле.

Решается задача прогнозирования технического состояния изделий электронной техники. Предложен подход на основе применения методов распознавания образов, основанный на построении нейронной сети методом опорных векторов. Разработанный алгоритм обладает высокими техническими характеристиками.

Несмотря на то что для моделирования прогнозов котировок ценных бумаг существует много эффективных методов, такое свойство моделей нейронных сетей, как универсальность, т.е. возможность их использования для всех типов ценных бумаг, определяет необходимость исследования в данной области. Автором представлена подробная схема работы модели нейронной сети обратного распространения. При обучении нейронной сети ставится задача минимизации целевой функции ошибки, которая находится по методу наименьших квадратов. Алгоритм обучения сети обратного распространения проходит в несколько этапов. В качестве образов для обучения нейронной сети используется выборка, состоящая из значений котировок ценных бумаг, различных числовых характеристик, влияющих на котировки ценных бумаг. Модификации алгоритма обратного распространения связаны с использованием различных функций ошибки, других активационных функций, различных процедур определения направления и величины шага. Для тестирования модели нейронной сети использовались котировки ценных бумаг ФБ «СПб. „Газпром“» за период с 11.01.2007 по 30.01.2007. Для проведения тестирования использовались программный продукт Neural Network Wizard и библиотека классов Neural Network Wizard для работы с моделями нейронных сетей, разработанные в среде программирования Delphi 7 компанией BaseGroup Labs. Для визуального отражения зависимостей реального значения и значения на выходе нейронной сети был использован пакет MathCad 2000. Полученные результаты показывают, что использование модели нейронных сетей повышает экономическую эффективность прогнозирования, при этом обеспечивается достоверность информации с определенной долей вероятности прогноза, необходимой для принятия обоснованных экономических решений.

Существует ряд особенностей, свойственных задачам математического моделирования сложных систем, которые ограничивают использование известных методов. Указанное обстоятельство обусловливает необходимость разработки новых методов и алгоритмов математического моделирования, позволяющих расширить область применения технологий интеллектуального анализа данных. В статье рассмотрен метод интеллектуального анализа данных, в основе которого лежит идея самоорганизации математических моделей и аппарат гибридных нейронных сетей. Предлагаемый метод позволяет строить модели сложных систем в условиях ограниченности объёма исходных данных с учётом экспертной информации об имеющихся закономерностях и взаимосвязях. Авторы анализируют особенности задач математического моделирования сложных систем, а также предлагают методику, включающую следующие этапы: формирование обучающих выборок и подготовку структур частных моделей, генерирование частных моделей нейронной сетью, отбор лучших моделей по заданному критерию. Для тестирования разработанной методики был разработан специальный программный комплекс, с помощью которого проводились вычислительные эксперименты. Их результаты свидетельствуют о работоспособности рассмотренного метода и позволяют рекомендовать его для построения математических моделей сложных систем. Полученные модели в дальнейшем могут использоваться в качестве математического и алгоритмического обеспечения интеллектуальных информационных систем поддержки принятия решений по управлению сложными объектами произвольной природы.