Preskoči na glavno vsebino

Objave

Prikaz objav, dodanih na 2013

Border Pairs Method—constructive MLP learning classification algorithm

Border Pairs Method (BPM) is a new constructive method for supervised learning of multilayer perceptron (MLP), which calculates, values of weights and biases directly from the geometry of learning patterns.



To determine BPM’s capabilities, we compared it with three other supervised machine learning methods: Backpropagation , SVM  and Decision Trees. The comparison were made on six databases: XOR, Triangle, Iris, Pen-Based Recognition of Handwritten Digits, Online Pen-Based Recognition of Handwritten Digits and synthetically generated noisy data. Border Pairs Method found near minimal MLP architecture in all described cases. For classification of the Iris Setosa only two border pairs (only four patterns out of 150) were enough for learning the whole data set correctly. In the classification of ‘Pen-Based Recognition of Handwritten Digits’ dataset only 200 learning patterns were used for learning. The BPM correctly identified more than 95% from 3498 handwritten digits, which did not part…

Promocija

Raziskovalno delo me je že od nekdaj veselilo, dokler se pred nekaj leti nisem vprašal ali zmorem osvojiti tudi naziv "doktor znanosti". Rekel sem si : "poskusi, sicer ne boš nikoli izvedel!" in se lotil študija. Za razliko od dodiplomskega študija, je podiplomski pretežno sestavljen iz individualnega raziskovalnega dela, ki  me je razveseljevalo, mi polnilo dušo in mi omogočalo osebno rast. Bilo je kot čarobno popotovanje po obljubljeni deželi, ki jo je pred tem obiskalo le malo ljudi. Nekajkrat sem imel občutek, da sem bil celo prvi, ki pušča odtise svojih stopal v neobljudenih predelih prostrane skrivnostne dežele. Počutil sem se kot Krištof Kolumb, ko je na plovbi v neznano odkrival nov svet.
   Navdihujočemu raziskovanju je sledilo nekoliko manj zanimivo pisanje poročil, znanstvenih člankov in disertacije. To je pač nujno zlo, ki spremlja radosti odkrivanja novega, saj med znanstveniki velja nenapisano pravilo: "kar ni objavljeno, to ne obstaja". …

Nevronske mreže

Kaj so nevronske mreže
         V letu 2013 so svetovne vlade največ svojega raziskovalnega denarja namenile za preučevanje grafena (nanotehnologija) in za kartografiranje možganov. Slednje raziskave so še posebej zanimive za znastvenike, ki se ukvarjajo z razumevanjem možganov kot so psihologi, psihijatri in nevrologi. Širšim množicam je nekoliko manj znana veda, ki se ukvarja z napravami, ki posnemajo delovanje možganov. Takšne naprave imenujemo nevronske mreže oziroma umetne nevronske mreže in sodijo na področje umetne inteligence, ki je po menju nekaterih trenutno najbolj obetavna znanstvena disciplina. V tem sestavku se bomo z nevronskimi mrežami seznanili. 
Začetki preučevanje možganov
        Razvoj nevronskih mrež se je posredno začel že pred več kot sto leti, ko so odkrili zgradbo in princip delovanja bioloških možganov. Takrat so ugotovili, da jih tvori veliko število medsebojno povezanih celic, ki si pošiljajo električne dražljaje. Celice so poimenovali nevroni, povezave me…

Ali lahko računalnik hodi v šolo?

Tudi računalnikom malo šole ne bi škodilo ;)
   Morda zveni naslov provokativno ali fantastično, vendar nam iz podjetja IBM te dni sporočajo  prav to. Svoj zmogljivi računalnik z imenom Watson so poslali v šolske klopi. In sicer kar naravnost na fakulteto. To so storili v upanju, da bo Watson postal še bolj človeški.

   V mojem prejšnjem blogu, z naslovom Umetna inteligenca, sem že omenil Watsonov nastop v znanem ameriškem TV kvizu Jeopardy, kjer je premagal dva nauspešnješa ljudska tekmovalca v celotni zgodovini kviza. Sedaj pa so si zadali še drznejši cilj. Na fakulteti naj bi se računalnik urilpredvsem v matematičnih spretnostih in v osvajanju novih pojmov. Profesorji bodo skupaj s študenti in številnimi  znastveniki pomagali izboljšat njegovo sklepanje in kognitivne sposobnosti. Hkrati si bo Watson širil tudi svoje znanje. Njegova pomnilnška zmogljivost bo pri tem ostala enaka kot je že bila takrat, ko je nastopil na TV kvizu (15 TB). Z njim se lahko sočasno sporazumeva do 20 ljud…

Kako pomembna je umetna inteligenca!

Kako pomembna je umetna inteligenca!
Časnik Newyork Times je objavil prispevek v katerem napoveduje, da bo Evropska komisija v ponedeljek, 4. februarja dodelila približno 2 milijadri evrov sredstev za raziskovalne namene. Polovica teh sredstev bo namenjeno za posnemanje delovanja možganov (umetna inteligenca), druga polovica pa za raziskave grafena (nanotehnologija). Gre za največja podeljena sredstva evropskih oblasti doslej, njihov namen je vzpodbuda inovativni industriji v EU in bližnji okolici.   S tem naj bi se ohranila znanstvena odličnost Evrope. Sredstva bodo pritekala naslednjih deset let, prispevale pa jih bodo vlade, razna podjetja in univerze. Posamezni projekti bodo dobili 54M€. O podrobnostih bo odločeno v prihodnjih mesecih.

Komentarji in všečkanje (+1) so zaželjeni!