Связанные понятия
Автокодировщик (англ. autoencoder, также — автоассоциатор) — специальная архитектура искусственных нейронных сетей, позволяющая применять обучение без учителя при использовании метода обратного распространения ошибки. Простейшая архитектура автокодировщика — сеть прямого распространения, без обратных связей, наиболее схожая с перцептроном и содержащая входной слой, промежуточный слой и выходной слой. В отличие от перцептрона, выходной слой автокодировщика должен содержать столько же нейронов, сколько...
Глубокое обучение (глубинное обучение; англ. Deep learning) — совокупность методов машинного обучения (с учителем, с частичным привлечением учителя, без учителя, с подкреплением), основанных на обучении представлениям (англ. feature/representation learning), а не специализированным алгоритмам под конкретные задачи. Многие методы глубокого обучения были известны ещё в 1980-е (и даже ранее), но результаты были невпечатляющими, пока продвижения в теории искусственных нейронных сетей (предобучение нейросетей...
Свёрточная нейронная сеть (англ. convolutional neural network, CNN) — специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном в 1988 году и нацеленная на эффективное распознавание образов, входит в состав технологий глубокого обучения (англ. deep learning). Использует некоторые особенности зрительной коры, в которой были открыты так называемые простые клетки, реагирующие на прямые линии под разными углами, и сложные клетки, реакция которых связана с активацией определённого...
Обучение с частичным привлечением учителя или полуавтоматическое обучение или частичное обучение (англ. Semi-supervised learning) — способ машинного обучения, разновидность обучения с учителем, которое также использует неразмеченные данные для тренировки — обычно небольшое количество размеченных данных и большое количество неразмеченных данных.
Метод обратного распространения ошибки (англ. backpropagation) — метод вычисления градиента, который используется при обновлении весов многослойного перцептрона. Впервые метод был описан в 1974 г. А. И. Галушкиным, а также независимо и одновременно Полом Дж. Вербосом. Далее существенно развит в 1986 г. Дэвидом И. Румельхартом, Дж. Е. Хинтоном и Рональдом Дж. Вильямсом и независимо и одновременно С.И. Барцевым и В.А. Охониным (Красноярская группа). Это итеративный градиентный алгоритм, который используется...
Генеративно-состязательная сеть (англ. Generative adversarial network, сокращённо GAN) — алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы (см. Генеративная модель),а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных (см. Дискриминативная модель). Так как сети G и D имеют противоположные цели — создать образцы и отбраковать образцы — между ними возникает Антагонистическая игра...
Граф сцены — структура данных, используемая главным образом в векторных графических редакторах и компьютерных играх. Примеры таких программ включают Acrobat 3D, Adobe Illustrator, AutoCAD, CorelDRAW, OpenSceneGraph, VRML97 и X3D.
Обучение признакам или обучение представлениям — это набор техник, которые позволяют системе автоматически обнаружить представления, необходимые для выявления признаков или классификации исходных (сырых) данных. Это заменяет ручное конструирование признаков и позволяет машине как изучать признаки, так и использовать их для решения специфичных задач.
Ансамбль методов в статистике и обучении машин использует несколько обучающих алгоритмов с целью получения лучшей эффективности прогнозирования, чем могли бы получить от каждого обучающего алгоритма по отдельности.
Долгая краткосрочная память (англ. Long short-term memory; LSTM) — разновидность архитектуры рекуррентных нейронных сетей, предложенная в 1997 году Сеппом Хохрайтером и Юргеном Шмидхубером. Как и большинство рекуррентных нейронных сетей, LSTM-сеть является универсальной в том смысле, что при достаточном числе элементов сети она может выполнить любое вычисление, на которое способен обычный компьютер, для чего необходима соответствующая матрица весов, которая может рассматриваться как программа. В...
Если методы обучения без учителя в проблеме разрешения многозначности полагаются на неаннотированный (неразмеченный) корпус, то обучение с учителем коренным образом зависят от размеченного корпуса тестов. Проблема получения достаточного количества знаний является одной из самых главных преград в реализации высокоэффективных алгоритмов обучения. Однако, если алгоритм реализуется не такими крупными с точки зрения ресурсов мероприятиями, как Senseval, а более мелкая, то в подобных случаях получение...
Подробнее: Автоматическое получение размеченного корпуса
Обучение без учителя (самообучение, спонтанное обучение, англ. Unsupervised learning) — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. С точки зрения кибернетики, это является одним из видов кибернетического эксперимента. Как правило, это пригодно только для задач, в которых известны описания множества объектов (обучающей выборки), и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости...
Сети адаптивного резонанса — разновидность искусственных нейронных сетей, основанная на теории адаптивного резонанса Стивена Гроссберга и Гейла Карпентера. Включает в себя модели обучения с учителем и без учителя, которые используются при решении задач распознавания образов и предсказания.
Подробнее: Адаптивная резонансная теория
Обучение ассоциативным правилам или поиск ассоциативных правил — это метод обучения машин на базе правил обнаружения интересующих нас связей между переменными в большой базе данных. Метод предлагается для установления сильных правил, обнаруженных в базе данных с помощью некоторых мер интересности. Этот основанный на правилах подход генерирует также новые правила по мере анализа дополнительных данных. Конечной целью, исходя из достаточно большого набора данных, помочь машине имитировать выделение...
Обуче́ние с учи́телем (англ. Supervised learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Между входами и эталонными выходами (стимул-реакция) может существовать некоторая зависимость, но она неизвестна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «стимул-реакция», называемая обучающей выборкой. На основе этих...
Клэйтро́ника — абстрактная концепция будущего, состоящая в объединении наномасштабных роботов и информатики с целью создания индивидуальных компьютеров атомных размеров, называемых клэйтронными атомами или к-атомами. Они могут вступать в контакт друг с другом и создавать материальные 3-D объекты, с которыми может взаимодействовать пользователь. Эта идея входит в более общую идею создания программируемой материи. Многочисленные исследования и эксперименты с клэйтроникой проводятся группой учёных в...
Распознавание по голосу — одна из форм биометрической аутентификации, позволяющая идентифицировать личность человека по совокупности уникальных характеристик голоса. Относится к динамическим методам биометрии. Однако, поскольку голос человека может меняться в зависимости от возраста, эмоционального состояния, здоровья, гормонального фона и целого ряда других факторов, не является абсолютно точным. По мере развития звукозаписывающей и воспроизводящей техники, технология распознавания применяется с...
Слияние данных является процессом объединения источников данных для получения более согласующейся, точной и полезной информации, чем информация от одного отдельного источника.
В физике и химии явлением перколяции (от лат. percōlāre — просачиваться, протекать) называется явление протекания или непротекания жидкостей через пористые материалы, электричества через смесь проводящих и непроводящих частиц и другие подобные процессы. Теория перколяции находит применение в описании разнообразных систем и явлений, в том числе таких, как распространение эпидемий и надежность компьютерных сетей.
Подробнее: Перколяция
Стеганогра́фия (от греч. στεγανός «скрытый» + γράφω «пишу»; букв. «тайнопись») — способ передачи или хранения информации с учётом сохранения в тайне самого факта такой передачи (хранения). Этот термин ввел в 1499 году аббат бенедиктинского монастыря Св. Мартина в Шпонгейме Иоганн Тритемий в своем трактате «Стеганография» (лат. Steganographia), зашифрованном под магическую книгу.
Случайность имеет множество применений в области науки, искусства, статистики, криптографии, игр, азартных игр, и других областях. Например, случайное распределение в рандомизированных контролируемых исследованиях помогает ученым проверять гипотезы, а также случайные и псевдослучайные числа находят применение в видео-играх, таких как видеопокер.
Подробнее: Применения случайности
Картирование коротких прочтений (англ. Short-Read Sequence Alignment, Short-Read Sequence Mapping) — биоинформатический метод анализа результатов секвенирования нового поколения, состоящий в определении позиций в референсном геноме или транскриптоме, откуда с наибольшей вероятностью могло быть получено каждое конкретное короткое прочтение. Обычно является первой стадией в обработке данных в случае, если известен геном исследуемого организма.
Стохастичность (др.-греч. στόχος — цель, предположение) означает случайность. Случайный (стохастический) процесс — это процесс, поведение которого не является детерминированным, и последующее состояние такой системы описывается как величинами, которые могут быть предсказаны, так и случайными. Однако, по М. Кацу и Э. Нельсону, любое развитие процесса во времени (неважно, детерминированное или вероятностное) при анализе в терминах вероятностей будет случайным процессом (иными словами, все процессы...
Нейрокриптография — раздел криптографии, изучающий применение стохастических алгоритмов, в частности, нейронных сетей, для шифрования и криптоанализа.
Обнаружение столкновений (англ. Collision detection) — вычислительная проблема обнаружения пересечений между собой двух или больше объектов. Тема чаще всего связана с её использованием в физических движках, компьютерной анимации и робототехнике. В дополнение к определению, столкнулись ли два объекта, системы обнаружения столкновений могут вычислить время воздействия и сообщить о коллекторе контакта (набор пересечения точек). Ответ на столкновение (что происходит, когда столкновение обнаружено) зависит...
Кле́точный автома́т — дискретная модель, изучаемая в математике, теории вычислимости, физике, теоретической биологии и микромеханике. Включает регулярную решётку ячеек, каждая из которых может находиться в одном из конечного множества состояний, таких как 1 и 0. Решетка может быть любой размерности. Для каждой ячейки определено множество ячеек, называемых окрестностью. К примеру, окрестность может быть определена как все ячейки на расстоянии не более 2 от текущей (окрестность фон Неймана ранга...
Тестирование чёрного ящика или поведенческое тестирование — стратегия (метод) тестирования функционального поведения объекта (программы, системы) с точки зрения внешнего мира, при котором не используется знание о внутреннем устройстве тестируемого объекта. Под стратегией понимаются систематические методы отбора и создания тестов для тестового набора. Стратегия поведенческого теста исходит из технических требований и их спецификаций.
Скрытый канал — это коммуникационный канал, пересылающий информацию методом, который изначально был для этого не предназначен.
Коннекто́м (англ. connectome /kəˈnɛktoʊm/) — полное описание структуры связей в нервной системе организма. Область исследований, включающая в себя картографирование и анализ архитектуры нейрональных связей, называется «коннектомика».
Трансвычисли́тельная зада́ча (англ. Transcomputational problem) — в теории сложности вычислений задача, для решения которой требуется обработка более чем 1093 бит информации. Число 1093, называемое «пределом Бремерманна», согласно Гансу-Иоахиму Бремерманну, представляет собой общее число бит, обрабатываемых гипотетическим компьютером размером с Землю, работающим с максимально возможной скоростью, за период времени, равный общему времени существования Земли. Термин «трансвычислительность» был предложен...
Человеческая
память ассоциативна, то есть некоторое воспоминание может порождать большую связанную с ним область. Один предмет напоминает нам о другом, а этот другой о третьем. Если позволить нашим мыслям, они будут перемещаться от предмета к предмету по цепочке умственных ассоциаций. Например, несколько музыкальных тактов могут вызвать целую гамму чувственных воспоминаний, включая пейзажи, звуки и запахи. Напротив, обычная компьютерная память является локально адресуемой, предъявляется адрес и извлекается...
Код с запашко́м (код с душко́м, дурно пахнущий код англ. code smell) — термин, обозначающий код с признаками (запахами) проблем в системе. Был введён Кентом Беком и использован Мартином Фаулером в его книге Рефакторинг. Улучшение существующего кода.
Слепая деконволюция — метод восстановления изображения без априорной информации о функции размытия точки оптической системы, которая вносит в регистрируемый полезный сигнал шум, искажения и т. п.
Цифровой водяной знак (ЦВЗ) — технология, созданная для защиты авторских прав мультимедийных файлов. Обычно цифровые водяные знаки невидимы. Однако ЦВЗ могут быть видимыми на изображении или видео. Обычно это информация представляет собой текст или логотип, который идентифицирует автора.
Субитизация — функция восприятия, обеспечивающая моментальное определение количества предметов в поле зрения, когда это количество укладывается в диапазон от одного до четырёх (диапазон субитизации). Этот термин был введен Э. Л. Кауфманом (E. L. Kaufman) и его коллегами и происходит от латинского subitus (внезапный).
Окулография (отслеживание глаз, трекинг глаз; айтрекинг) — определение координат взора («точки пересечения оптической оси глазного яблока и плоскости наблюдаемого объекта или экрана, на котором предъявляется некоторый зрительный раздражитель»). Отслеживатель глаз — устройство, используемое для определения ориентации оптической оси глазного яблока в пространстве (то есть для отслеживания глаз). Отслеживатели глаз используются в исследованиях зрительной системы, психологии, когнитивной лингвистике...
Фронтальный клеточный автомат (англ. frontal cellular automata, FCA) - специальный тип вычислительных алгоритмов, основанных на моделях клеточных автоматов.
Алгоритм (сжатия) Любачевского — Стилинжера (Lubachevsky-Stillinger compression algorithm, ЛС алгоритм, ЛСА, ЛС протокол) — вычислительная процедура, которая имитирует процесс механического сжатия набора твёрдых частиц.
Компьютерное зрение (иначе техническое зрение) — теория и технология создания машин, которые могут производить обнаружение, отслеживание и классификацию объектов.
Линейное зондирование — это схема в программировании для разрешения коллизий в хеш-таблицах, структурах данных для управления наборами пар ключ – значение и поиска значений, ассоциированных с данным ключом. Схему придумали в 1954 Джин Амдал, Элейн Макгроу и Артур Сэмюэл, а проанализировна она была в 1963 Дональдом Кнутом.
Асинхро́нная ло́гика — разновидность взаимодействия логических элементов цифровых устройств. Отличается от синхронной тем, что её элементы действуют асинхронно, не подчиняясь глобальному генератору тактовых импульсов.
Скрытая марковская модель (СММ) — статистическая модель, имитирующая работу процесса, похожего на марковский процесс с неизвестными параметрами, и задачей ставится разгадывание неизвестных параметров на основе наблюдаемых. Полученные параметры могут быть использованы в дальнейшем анализе, например, для распознавания образов. СММ может быть рассмотрена как простейшая байесовская сеть доверия.
Трассировка пути (англ. path tracing) — методика рендеринга в компьютерной графике, которая стремится симулировать физическое поведения света настолько близко к реальному, насколько это возможно. Трассировка пути является обобщением традиционной трассировки лучей (англ. ray tracing), алгоритм которой трассирует лучи в направлении от виртуальной камеры сквозь пространство; луч «отскакивает» от предметов до тех пор, пока полностью не поглотится или рассеется. Качество изображений, получаемых при помощи...
Теория распознава́ния о́браза — раздел информатики и смежных дисциплин, развивающий основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно...
Научная визуализация — это междисциплинарная отрасль науки. Согласно Фриндли, она «главным образом имеет дело с визуализацией трёхмерных явлений (архитектурных, метеорологических, медицинских, биологических данных и так далее), при этом акцент делается на реалистичное изображение объёмов, поверхностей, источников освещения и так далее, возможно, в динамике (во времени)». Научная визуализация рассматривает также подмножество методов компьютерной графики, раздела информатики. Целью научной визуализации...
Конструирование признаков — это процесс использования предметной области данных для создания признаков, которые нужны для обучения машин. Конструирование признаков является фундаментом для приложений машинного обучения, трудным и затратным. Необходимости ручного конструирования признаков можно избежать при автоматизации прикладного обучения признакам.
Мультимедийное обучение — это общепринятое название, используемое для описания когнитивной теории мультимедийного обучения. Эта теория включает в себя несколько принципов обучения с помощью или посредством мультимедиа.
Автоволны (англ. autowaves) — это самоподдерживающиеся нелинейные волны в активных средах (то есть содержащих распределённые источники энергии). Термин в основном применяется к процессам, где волной переносится относительно малая энергия, которая необходима для синхронизации или переключения активной среды.
Модель Барабаши-Альберт (БА) — алгоритм генерации случайных безмасштабных сетей с использованием принципа предпочтительного присоединения. Безмасштабные сети широко распространены в природных сетях (пищевые цепочки) и сетях, созданных человеком (Интернет, всемирная паутина, сети цитирования, некоторые социальные сети).