Лаборатория искусственного интеллекта
Суперпозиционное линейно-нелинейное моделирование мультиагентных систем методами тропической алгебры
Введение в рассмотрение суперпозиционных линейно-нелинейных моделей, известных как искусственные нейронные сети, стало одним из самых значимых событий в области машинного обучения. За последнее десятиление стало понятно, что использование max-плюс алгебр (относящихся к классу аддитивно-идемпотентных или тропических) в структуре сверточных нейронных сетей может значительно улучшать их количественные и качественные характеристики и окрывать новые возможности в проектировании масштабируемых глубоких моделей с адекватными алгоритмами идентификации, которые были не доступны в предыдущем поколении. В докладе обсуждаются новые перспективы построения суперпозиционных линейно-нелинейных моделей динамики сложных распределенных систем, включающих мульти-агентные и мульти-командные системы, а также каким образом тропическая математика может помочь в разрешении существующих проблем нейросетевого подхода.
Докладчик: Дмитрий Николаев.
Язык доклада: русский.
Дата и время: 5-е февраля, 18:30-20:00.
Место: Таймс, аудитория 204.
Видео с предыдущих семинаров доступно по ссылке: http://bit.ly/MLJBSeminars