今日のダイジェスト（ 最初の問題と2番目の問題 ）には、ITMO大学のジャーナルでさまざまな年に発行されたニューラルネットワークに関する科学記事の選択があります：さまざまな種類のニューラルネットワークの特性と特性から始め、解決する際のニューラルネットワークの品質とスピードアップの可能性他のタスク、人間の脳のさまざまなプロセスのモデリング、およびニューラルネットワークの使用のためのさまざまな実用的なオプションでの終了。
ニューラルネットワークの特性と特性
ニューラルネットワークのトレーニングサンプルの形成 。 研究者は、ニューラルネットワークのトレーニングの問題を解決します。それは効果的である必要があり、時間がかかりすぎないようにする必要があります。 この問題の解決策として、著者らは実験の数学的計画法を使用してニューラルネットワークのトレーニングペアを取得し、このプロセスを詳細に説明することを提案しています。
最適な人工ニューラルネットワークの合成 。 著者は、ネットワークの学習に最小限の時間を費やして最適な結果を得るために、ニューラルネットワークの重みの構造と設定にこのようなオプションを選択できるアルゴリズムを作成する方法に取り組んでいます。 この問題を解決するために、科学者は、ネットワークを構築するための多くの最適なオプションを見つけることができる修正された遺伝的アルゴリズムの使用を提案します。
動径基底ニューラルネットワーク（RBFNN）を使用して、数理物理学の境界値問題を解決します 。 著者は、RBFNN学習アルゴリズムアーキテクチャソフトウェアおよびハードウェアアーキテクチャで並列化を使用することを提案しています。このアプローチの有効性は、さまざまなCPUおよびGPUでのRBFNNトレーニング期間を比較する実験によって確認されています。
空間記憶のニューラルネットワークモデルの動的特性 。 研究者は、仕事の質において人間に近い人工知能の「記憶」のモデルをどのように構築するかという問題を解決しています。 解決策として、ヘテロ連想ニューラルネットワークと、保存された素材の正確性を評価する分野での著者の開発を使用することが提案されています。
人工知能の創造的思考のメカニズムの実装 。 科学者は、フーリエホログラフィによって形成された双方向接続を備えたニューラルネットワークによって創造的な問題を解決するメカニズムの実装に関連する多くの問題を調査しています。 記事へのリンク： 1、2、3 。
制御対象のニューロファジー電圧レギュレータ 。 研究者は、ファジーロジックとニューラルネットワークをニューロファジー制御システムに結合する可能性を分析しています。これにより、分析の精度が向上し、計算速度が向上します。また、機能アルゴリズムが従来の数学手法を使用して公式化するのが困難なオブジェクトの制御システムを作成できます。
認知的不協和音の減少のニューラルネットワークメカニズム 。 著者は、生物学的脳に固有の現象、特に認知的不協和を低減するメカニズムに類似した現象の出現を引き起こすメカニズムの実装を調査しています。
ニューラルネットワークの適用分野
悪意のあるコードの同様のサンプルを検索します（pp。301-305） 。 研究者は、ニューラルネットワークに基づいた悪意のあるコードの同様のサンプルに対する自動検索エンジンの実装について説明しています。
人間の識別 。 著者は、さまざまなタイプのニューラルネットワークを生体認証システムでどのように使用できるかという問題を検討し、問題の解決に最も効果的なタイプのニューラルネットワークを選択します。
リアルタイム画像ストリーム分析（pp。348-353） 。 この資料は、人工ニューラルネットワークを使用したラスターイメージの認識の概念の基本を提供します-主なアプローチの説明と、ニューラルネットワークで作業する場合の分析および予測プロセスに使用される方法。
粒状物質の流量の決定 。 著者は、ニューラルネットワークを使用してバルク材料の流量制御デバイスを構築するメカニズムと、そのような流量計を作成および使用する実験の結果について説明しています。 記事へのリンク。
ニューラルネットワークに基づくアナログデジタルコンバーター（ADC）の作成 。 科学者は、ニューラルネットワークに基づいてADCアーキテクチャを作成するオプションと、ADC信号の自己ルーティングを可能にするソリューションを提供します。これにより、ADCの信頼性と精度が向上します。