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
0 баллов
0 мнений
4 чтения
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
Массивы типа X в формате BCF обозначаются как матрицы |X|.
2.4.2. Сравнение числовых массивов
Сравнение объектов, или определение сходства и различия.
Определение сходства тех или иных объектов путем их сравнения играет огромную роль в мышлении, позволяет выявлять аналогии и отличия разных объектов – существ, предметов, процессов, идей и т.
Тут будет реклама 1
п. В разных отраслях науки, в первую очередь в Теории Подобия, используются безразмерные коэффициенты сходства или критерии подобия (Coefficient Similarity, или CoS), иногда называемые «мера сходства», «мера ассоциации», «мера подобия» и т.Тут будет реклама 2
п.
Функции сравнения в PANN реализуются через математические операции над матрицами числовых массивов. Рассмотрим простейший алгоритм сравнения через векторное произведение матриц нейронов-имиджей.
Тут будет реклама 3
Даны два массива для сравнения в виде матриц |X
| и |X
|.
|X
| ? |X
|
– векторное произведение матрицы |X
| на транспонированную матрицу |X
|.
Тут будет реклама 4
Причем величина этого произведения пропорциональна числу совпадающих по месту в BCF-матрице единиц в |X
| и |X
|.
|X
| ? |X
|
= N, только если |X
| = |X
|;
|X
| ? |X
|
| ? |X
|;
|X
| ? |X
|
= 0, если ни один пиксель этих матриц не совпадает.
Рассмотрим отношение:
Здесь CoS – Коэффициент Сходства между числовыми векторами X
и X
определяет степень близости этих векторов и описываемых этими векторами имиджей.
Примеры:
Рис. 7. Перемножение матриц для сравнения числовых массивов
Рис. 8. Сравнение десятичных числовых массивов |A| и |B|
Классические нейронные сети при распознавании только определяют, на какой класс более всего похож некоторый распознаваемый объект. При этом они не могут указать, насколько он похож. Из-за этого распознавание иногда неустойчиво – существуют известные примеры, когда изменения одного пикселя в имидже оказалось достаточным, чтобы его распознавание изменилось. Это значит, что распознавание в классических сетях сильно зависит от случайных шумов.
В PANN ситуация иная – величина коэффициента сходства очень четко показывает, насколько существенна разница между имиджами. Разница сходства в одну сотую при формате 32 ? 32 пикселя соответствует примерно изменению 10 пикселей. И этого уже достаточно для того, чтобы уверенно отличать имиджи друг от друга.
Мнения
О книге «PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Борис Злотин! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
