Robot öğrenmenin verimliliğini artıran yapay zekaya yönelik bir bellek algoritması geliştirildi

MIPT çalışanları, Rusya Bilimler Akademisi "Bilişim ve Kontrol" Federal Araştırma Merkezi ve AIRI Enstitüsü, beyin nöronlarının sorumlu süreçleri olan "dendritlerin" çalışma prensiplerine dayanan birçok makine öğrenimi modelinin eksikliğini düzeltmeyi üstlendi. sinyallerin iletilmesi için.
MIPT çalışanları, Rusya Bilimler Akademisi "Bilişim ve Kontrol" Federal Araştırma Merkezi ve AIRI Enstitüsü, beyin nöronlarının sorumlu süreçleri olan "dendritlerin" çalışma prensiplerine dayanan birçok makine öğrenimi modelinin eksikliğini düzeltmeyi üstlendi. sinyallerin iletilmesi için.

MOSKOVA, 23 Ocak. /TASS/. Üç Rus enstitüsünden uzmanlar, yapay zeka için biyolojik olarak benzer yeni bir hafıza algoritması geliştirdi ve bu, robot öğrenmenin verimliliğini önemli ölçüde artırdı. Bu, Moskova Fizik ve Teknoloji Enstitüsü'nün (MIPT) basın servisi tarafından bildirildi.

"Yeni makine öğrenimi algoritması, robotik sistemlerin verileri özetlemesine ve aralarındaki ilişkileri bulmasına olanak tanıyacak. Bu, bilgi işlemek için zaman ve bilgi işlem kaynaklarının tüketimini önemli ölçüde azaltacak ve yapay zekanın daha verimli eğitilmesine yardımcı olacak" dedi.

MIPT çalışanları, Rusya Bilimler Akademisi "Bilişim ve Kontrol" Federal Araştırma Merkezi ve AIRI Enstitüsü, beyin nöronlarının sorumlu süreçleri olan "dendritlerin" çalışma prensiplerine dayanan birçok makine öğrenimi modelinin eksikliğini düzeltmeyi üstlendi. sinyallerin iletilmesi için. “Aşırı büyüme” probleminden bahsediyoruz.

MIPT tarafından açıklandığı gibi bu fenomen, bir makine öğrenimi modelinin her yeni nesne hakkında bilgi depolamak için birçok ek bölüm (veya "dendrit") oluşturduğunda gözlemlenir. Özellikle zor koşullarda (örneğin gürültü), bu durum çok sayıda ekstra segmentin ortaya çıkmasına neden olabilir, modelin yapısı, başarısızlık noktasına kadar daha karmaşık ve kafa karıştırıcı hale gelir.

Araştırma ekibi çözüm olarak eğitim modeline bir "yumuşak adaptör" ekledi. Bu, modelin yeni nesneleri tam eşleşmeyle değil, kısmi benzerlikle tanımasını sağlayan bir işlevdir. Bu sayede model sonsuz sayıda yeni segment oluşturamaz, ancak yeni nesneler hakkındaki bilgileri mevcut segmentlere yerleştirir.

Deneyler, bu yaklaşımın, tanıma kalitesinde önemli bir kayıp olmaksızın "dendritlerin" büyümesini önemli ölçüde yavaşlattığını göstermiştir. Bu, gürültülü ortamlarda çalışmanıza ve bilgiyi işlemek için gereken süreyi ve gücü azaltmanıza olanak tanır.



Demi Moore ilk Oscar'a aday gösterildi
Amerikalı oyuncu Demi Moore ilk kez Oscar'a aday gösterildi. BBC TV kanalı bunu 23 Ocak'ta bildirdi.
Moore'un Substance filmindeki performansıyla En İyi Kadın Oyuncu kategorisinde aday gösterildiği açıklandı.

Onun yanı sıra Sitnia Erivo (“Wicked”), Carla Sofia Gascon (“Emilia Perez”), Mikey Madison (“Anora”) ve Fernanda Torres (“I'm Still Here”) da Akademi Ödülü'ne aday.

Ödüller 2 Mart'ta Los Angeles'ta sahiplerini bulacak.

Aynı günün erken saatlerinde Rus aktör Yura Borisov'un "Anora" filmiyle "En İyi Yardımcı Erkek Oyuncu" kategorisinde Amerikan film ödülü "Oscar"a aday gösterildiği öğrenildi. Film ayrıca En İyi Özgün Senaryo kategorisinde heykelciğe aday gösterilecek.