Модель решателя задач интеллектуального фреймворка по разработке искусственных нейронных сетей
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-29-3-64-74
Аннотация
В статье описан подход к реализации способности интеллектуальных систем к самообучению за счет интеллектуального фреймворка по разработке искусственных нейронных сетей. Предлагается метод взаимодействия между интеллектуальными системами и фреймворком на основании библиотеки многократно используемых компонентов, позволяющий автоматически проектировать и обучать искусственные нейронные сети с помощью заданной спецификации задачи. На основании анализа деятельности разработчиков искусственных нейронных сетей описана модель решателя задач такого фреймворка в виде иерархии действий по разработке искусственных нейронных сетей.
Ключевые слова
искусственная нейронная сеть,
автоматизация,
база знаний,
решатель задач,
интеллектуальный фреймворк
Об авторе
М. В. Ковалёв
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь
Беларусь
Ковалёв Михаил Владимирович - ст. преподаватель кафедры интеллектуальных информационных технологий
220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6
Тел.: +375 29 721-60-63
Список литературы
1. Attention is All You Need [Electronic Resource] / A. Vaswani [et al.]. Mode of access: https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762. Date of access: 20.06.2023.
2. Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback [Electronic Resource] / L. Ouyang [et al.]. Mode of access: https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.02155. Date of access: 20.06.2023.
3. Wiley, V. Computer Vision and Image Processing: a Paper Review / V. Wiley, T. Lucas // International J. of Artificial Intelligence Research. 2018. Vol. 2, No 1. P. 28–36. https://doi.org/10.29099/ijair.v2i1.42.
4. Hoy, M. B. Alexa, Siri, Cortana, and More: an Introduction to Voice Assistants / M. B. Hoy // Medical Reference Services Quarterly. 2018. Vol. 37, No 1. P. 81–88.
5. Технология комплексной поддержки жизненного цикла семантически совместимых интеллектуальных компьютерных систем нового поколения / под общ. ред. В. В. Голенкова. Минск: Бестпринт, 2023. Гл. 3.6. 1064 с.
6. Orlov, M. K. Comprehensive Library of Reusable Semantically Compatible Components of Next-Generation Intelligent Computer Systems / M. K. Orlov // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS–2022): сб. науч. тр.; редкол. В. В. Голенков [и др.]. Минск: Белор. госуд. ун-т информ. и радиоэлектр, 2022. Вып. 6. С. 261–272.
7. Kovalev, M. V. Model for the Representation of Artificial Neural Networks and Actions for their Processing in the Knowledge Base / M. V. Kovalev // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS–2021): сб. науч. тр.; редкол. В. В. Голенков [и др.]. Минск: Белор. госуд. ун-т информ. и радиоэлектр., 2021. Вып. 5. С. 93–100.
8. Integration of Large Language Models With Knowledge Bases of Intelligent Systems / K. Bantsevich [et al.] // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS–2022): сб. науч. тр.; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. Минск: Белор. госуд. ун-т информ. и радиоэлектр., 2023. Вып. 7. P. 213–218.
9. Xinyi, Z. Capsule Graph Neural Network [Electronic Resource] / Z. Xinyi, L. Chen // International Conference on Learning Representations, 2019. Mode of access: https://openreview.net/forum?id=Byl8BnRcYm. Date of access: 20.06.2023.
Рецензия
Для цитирования:
Ковалёв М.В. Модель решателя задач интеллектуального фреймворка по разработке искусственных нейронных сетей. Цифровая трансформация. 2023;29(3):64-74. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-29-3-64-74
For citation:
Kovalev M.V. Problem Solver Model of Intelligent Framework for the Development of Artificial Neural Networks. Digital Transformation. 2023;29(3):64-74. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-29-3-64-74
Просмотров: 435
Послать статью по эл. почте 