Ученые из Саратова предложили замену нейросетям в машинном обучении
В пресс-службе Минобрнауки РФ сообщили, что ученые из Саратовского государственного университета имени Н. Г. Чернышевского совместно с коллегами из Берлинского технического университета нашли альтернативу сложным нейронным сетям в машинном обучении.
Исследователи предложили использовать осцилляторы с запаздывающей обратной связью. Эти системы совершают колебания, как маятник или электрический контур, а при добавлении задержки в обратную связь их поведение усложняется. Такое решение способно заменить многослойные нейросети. Оно значительно упростит и удешевит создание систем искусственного интеллекта.
Группа под руководством заведующего лабораторией компьютерного моделирования в электронике Владимира Семенова показала, что два связанных бистабильных осциллятора могут имитировать работу двухслойной нейронной сети. Они изучили ключевые явления: стохастический резонанс, при котором шум усиливает сигнал, и распространение волнового фронта, когда система заполняет все доступное пространство.
Теоретические расчеты сначала были подтверждены в компьютерном моделировании, а затем проверены на физических прототипах. Сейчас ученые рассматривают возможность применения метода для спайковых нейронных сетей — моделей, работающих по принципу электрической активности мозга.
