🧠 Развитие систем ИИ 🧠
👀Глубокое обучение реализуется использованием многослойной искусственной нейронной сети. Простые вычислительные элементы накладывают друг на друга для создания мощных обучающих систем.
❗Чем больше данных, тем более сложные задачи эти системы могут решать❗
Ученые построили новую систему нейронных сетей - DMAP. Она поможет понять, как животные адаптируют свои движения к изменениям в собственном теле, таким как рост частей тела. Эта сетевая архитектура включает в себя фундаментальные принципы биологического сенсомоторного контроля.
❗DMAP смог научиться ходить с телом, подверженным морфологическим изменениям, без получения доп информации о параметрах тела и даже делал это не хуже систем, которые этими данными обладали❗
Модели выполняют 2 функции:
✔️создание новых систем ИИ на основе биологических данных
✔️создание моделей для понимания работы мозга.
💭Это станет толчком к пониманию работы более мощных систем.
#МашинЛёнинг
👀Глубокое обучение реализуется использованием многослойной искусственной нейронной сети. Простые вычислительные элементы накладывают друг на друга для создания мощных обучающих систем.
❗Чем больше данных, тем более сложные задачи эти системы могут решать❗
Ученые построили новую систему нейронных сетей - DMAP. Она поможет понять, как животные адаптируют свои движения к изменениям в собственном теле, таким как рост частей тела. Эта сетевая архитектура включает в себя фундаментальные принципы биологического сенсомоторного контроля.
❗DMAP смог научиться ходить с телом, подверженным морфологическим изменениям, без получения доп информации о параметрах тела и даже делал это не хуже систем, которые этими данными обладали❗
Модели выполняют 2 функции:
✔️создание новых систем ИИ на основе биологических данных
✔️создание моделей для понимания работы мозга.
💭Это станет толчком к пониманию работы более мощных систем.
#МашинЛёнинг