На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Книги о компьютерах. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие

Автор
Дата выхода
23 апреля 2024
🔍 Загляните за кулисы "PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Борис Злотин) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Американская компания Progress Inc разработала, протестировала и запатентовала принципиально новый вид нейронных сетей, названный PANN (Progress Artificial Neural Network), и основанный на них Искусственный Интеллект. В материале описываются научно-технические основы PANN, софтвер Matrix_PANN и его функционал, практика его применения. Компания может предоставить дистрибутив программы для тестирования, материалы для обучения пользованию. Также есть возможность увидеть демонстрацию работы софта.
📚 Читайте "PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Распознавание каждого нового образа должно начинаться с формирования его индекса, на его базе происходит быстрое распознавание по подготовленным библиотекам.
Точность распознавания по такого рода индексам может быть очень высокой. Например, при использовании десятизначной системы счисления (10 уровней веса от 0 до 9), даже если мы ограничимся только первой значащей цифрой каждой суммы, индексом будет комбинация из 10 однозначных, то есть вероятность случайных совпадений индексов не превысит 10
(1 / 10 миллиардов).
2.4.5. Паттерны подобия и другие способы сравнения и индексации в BCF
Выявление паттернов для понимания происходящих событий и управления ими – одно из важнейших приложений нейронных сетей.
Существует немало причин, почему два разных имиджа могут быть подобными или казаться нам подобными. Чаще всего подобие определяется общностью происхождения и/или изготовления разных объектов. Либо тем, что разные объекты изменяются и развиваются по некоторым общим паттернам, например по законам природы.
Аналог некоторого объекта – это другой объект с высокой степенью подобия данному объекту. Аналогия (похожесть) может быть общей или частной, по тому или иному отдельному параметру, статической или динамической, полной или частичной и т. п. Любой объект может иметь значительное число разных аналогов.
Мы описали распознавание имиджей и формирования поисковых индексов с использованием коэффициентов сходства, получаемых через векторное произведения матриц имиджей. Но это не единственный вариант, возможный в PANN. Мы проверили также другие возможности, в частности, распознавание через:
1. Матричные произведения входного и сравниваемого массивов на массив, представляющий «стандарт сравнения» [Xst] и вычисление CoS через разность полученных матричных сумм.
2. Характеристические суммы двух массивов и вычисление CoS через разность спектров мощностей сигналов входного и сравниваемого массивов.
3. Преобразование Фурье амплитудно-частотных спектров входного и сравниваемого массивов и вычисление CoS через разность или соотношение гармоник одноименных строк BCF-формата.
Разные виды распознавания могут использоваться совместно для повышения точности и достоверности окончательного заключения.
2.5.






