Будут ли мозгоподобные шаблоны основой будущего искусственного интеллекта? Microsoft исследует центральные генераторы шаблонов в нейронных сетях

 Could Brain-Inspired Patterns Be the Future of AI? Microsoft Investigates Central Pattern Generators in Neural Networks

“`html

Новый метод кодирования позиций CPG-PE для улучшения производительности Spiking Neural Networks (SNNs)

Сети спайковых нейронов (SNN) обладают значительным потенциалом для разработки энергоэффективных и биологически правдоподобных искусственных нейронных сетей. Однако их ограниченная способность обрабатывать последовательные задачи, такие как классификация текста и прогнозирование временных рядов, представляет собой серьезное препятствие. Это ограничение в основном обусловлено отсутствием эффективного механизма кодирования позиций в форме спайков (PE), который критически важен для захвата порядка и временной информации в последовательных данных. Преодоление этой проблемы существенно для расширения применимости SNN в реальных задачах искусственного интеллекта, где обработка сложных последовательностей с высокой точностью и эффективностью является важной.

Практические решения и ценность

Исследователи из Microsoft и Университета Фудань представляют новый метод кодирования позиций для SNN, названный CPG-PE, вдохновленный центральными генераторами паттернов (CPG), обнаруженными в человеческом мозге. CPG – это нейронные цепи, которые производят ритмичные выходы без необходимости ритмичных входов, что делает их идеальной моделью для кодирования позиционной информации биологически правдоподобным образом. Это новшество использует несколько нейронов для генерации паттернов спайковых поездов, обеспечивая аппаратно-дружественный и эффективный способ кодирования позиционной информации в SNN. Этот метод преодолевает недостатки существующих техник, гарантируя, что позиционная информация кодируется в форме спайков, совместимой с архитектурой SNN, тем самым улучшая производительность SNN в различных последовательных задачах.

Техника CPG-PE значительно улучшает производительность сетей спайковых нейронов (SNN) в различных последовательных задачах, включая прогнозирование временных рядов, обработку естественного языка и классификацию изображений. В задачах прогнозирования временных рядов SNN, оснащенные CPG-PE, превзошли своих аналогов, лишенных позиционного кодирования, достигнув более высоких значений R² и более низкой среднеквадратичной ошибки (RSE) на нескольких наборах данных. В задачах обработки естественного языка метод улучшил точность на нескольких эталонных наборах данных, демонстрируя свою эффективность в захвате позиционной информации. Кроме того, в задачах классификации изображений метод CPG-PE привел к значительному улучшению точности, даже при применении к изображениям, не обладающим врожденным последовательным порядком. Эти результаты подчеркивают универсальность и эффективность методики в улучшении способности SNN обрабатывать последовательную информацию более точно и эффективно.

В заключение, подход CPG-PE представляет собой значительный прогресс в области искусственного интеллекта, предоставляя биологически вдохновленный и аппаратно-дружественный механизм кодирования позиций, адаптированный для SNN. Решение основано на принципах нейронных вычислений и предлагает новые возможности для применения глубокого обучения, предоставляя новые исследования в области принципов нейронных вычислений.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…