Нейронные сети нетрадиционного вычисления
Статья призвана познакомить читателя с тем, как биологические механизмы могут применяться при разработке искусственных нейронных сетей для создания сильного искусственного интеллекта (AGI). Статья написана мной и ранее публиковалась на LOR. Выкладываю её здесь для расширения охвата и обмена опытом с хабровчанами.В прошлых статьях , мы рассмотрели сложную структуру нейронной сети в виде кортикальных колонок со спайковой передачей сигнала. Пришло время изменить подход к самим вычислениям, чтобы выйти за пределы кремниевой логики.Мы привыкли думать, что искусственный интеллект — это бесконечное умножение матриц. Миллиарды параметров, гигаватты энергии и детерминированная логика. Но если мы хотим приблизиться к природе настоящего мышления, нам придется признать:
Нейронные сети нетрадиционного возбуждения
Статья призвана познакомить читателя с тем, как биологические механизмы могут применяться при разработке искусственных нейронных сетей для создания сильного искусственного интеллекта (AGI). Статья написана мной и ранее публиковалась на LOR. Выкладываю её здесь для расширения охвата и обмена опытом с хабровчанами.В прошлой статье мы рассмотрели сложную структуру нейронной сети в виде кортикальных колонок. Однако передача сигнала в ней осталась такой же, как в обычных искусственных нейронных сетях. Давайте заменим её на биологический вариант.
Нейронные сети нетрадиционной ориентации
Статья призвана познакомить читателя с тем, как биологические механизмы могут применяться при разработке искусственных нейронных сетей для создания сильного искусственного интеллекта (AGI). Статья написана мной и ранее публиковалась на LOR. Выкладываю её здесь для расширения охвата и обмена опытом с хабровчанами.Для оправдания кликбейтного заголовка давайте сначала кратко рассмотрим традиционные нейронные сети. Их можно классифицировать по топологии следующим образом:Топологически сложные — биологические мозги
