Моделювання динамічних процесів в задачах штучного інтелекту
Одним з важливих напрямків розвитку штучного інтелекту є моделювання процесів, що відбуваються у мозку людини. У роботі розглянуто принципи побудови математичних моделей динамічних систем. Більш детально розглянуто напрям розвитку штучного інтелекту, що пов’язаний з динамічними процесами в нейронних...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Штучний інтелект |
|---|---|
| Дата: | 2017 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162351 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Моделювання динамічних процесів в задачах штучного інтелекту / Н.І. Гаркуша // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 166-172. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Одним з важливих напрямків розвитку штучного інтелекту є моделювання процесів, що відбуваються у мозку людини. У роботі розглянуто принципи побудови математичних моделей динамічних систем. Більш детально розглянуто напрям розвитку штучного інтелекту, що пов’язаний з динамічними процесами в нейронних мережах, так званим напрямом нейродинаміки. Наведено основні результати використання другого метода Ляпунова у динаміці нейронних мереж.
One of the important directions of the development of artificial intelligence is the simulation of processes occurring in the brain of a man. The paper considers the principles of constructing mathematical models of dynamic systems. The direction of development of artificial intelligence, which is connected with dynamic processes in neural networks, the so-called direction of neuron dynamics, is considered in more detail. The main results of using the second Lyapunov method in the dynamics of neural networks are presented.
|
|---|---|
| ISSN: | 1561-5359 |