других модельных животных.
Российские ученые под руководством Владимира Некоркина Института прикладной физики РАН (Нижний Новгород) разработали «мнoгозадачную» нейросеть, которая способна работать сразу с шестью разными классами задач благодаря её повышенному сходству с тем, как устроены сенсорно-моторные и когнитивные регионы мозга. Об этом сообщает пресс-служба Российского научного фонда (РНФ) со ссылкой на исследование в журнале Scientific Reports.
Основой для разработки нейросети послужили недавние эксперименты на обезьянах и других модeльных животных. Нейрофизиологи изучали как нервная система приматов решает задачи, в том числе определяет направление движения объектов на экране или принимает различные решения в зависимости oт того, какие фигуры выводятся на дисплей компьютера.
Эксперты задействовали эти данные для создания нейросети, элементы которой были способны обмениваться короткими импульсами друг с другом, а также активироваться в разное время, что делает их более похожими на реальную нервную систему. Теперь нейросеть может взять сразу за 6 разных классов задач, относящихся к двум большим условным группам — задачaм выбора и повторения.
Ранее KazanFirst писал, что нейросети «Яндекса» смогут расшифровывать архивы с дореволюционной орфографией. Для обучения сети ученые использовали данные из сотен тысяч рукописных строк из реальных текстов XVIII — XIX веков и десятков миллионов сгенерированных примеров.
Читайте также: Нейросети «Яндекс Карт» создали подборки «Где поесть» и «Чем заняться»
Comment section