Тёмный
Digital Rosatom
Digital Rosatom
Digital Rosatom
Подписаться
Канал создан для освещения деятельности Росатома в области цифровизации и обсуждения современного развития Цифры в целом.

Цифровая стратегия корпорации, участие в построении цифровой экономики в РФ, развитие современных цифровых технологий и создание конкурентных цифровых продуктов…

#ЦифровойРосатом - это уникальные эксперты, масштабные проекты, колоссальный опыт атомной отрасли, который в новом - цифровом - качестве продолжает служить стране и человеку.
#ЦифровойРосатом - это предприятия и организации Росатома, создающие цифровые решения для промышленности и вступившие в глобальную научно-техническую гонку по направлениям, определяющим будущее человечества.
#ЦифровойРосатом - это сообщество, которое верит в большой потенциал Цифры и стремится использовать его на основе ценностей гуманизма: Цифра для Человека!

Всех, кто не стоит на месте, приглашаем присоединиться к нам на этой площадке! #ВремяДействоватьВместе

САЙТ digitalrosatom.ru/
Комментарии
@Woolumiraculous
@Woolumiraculous 3 дня назад
Интересный город
@Виктор-н7к4в
@Виктор-н7к4в Месяц назад
не понял, почему раскритикованы ролики
@ДенисЮрков-т1б
@ДенисЮрков-т1б 4 месяца назад
спасибо за материал)
@evgenyognev1569
@evgenyognev1569 4 месяца назад
Где Алтай теперь будет производиться?
@sergeyblackoff8695
@sergeyblackoff8695 7 месяцев назад
Скорее правильно назвать не импульсная сеть, а конденсаторная. Дендриты, аксон, телодендрии - это локальные переменные конденсаторы (вариконды). Весь нейрон глобально тоже конденсатор (вариконд), но уже побольше. Нейрон ничего не вычисляет. В задачу нейрона входит создание в своей структуре связей (варикондов) своего собственного резонанса к патерну (комбинации) принимаемых (стекаемых) зарядов на входе дендритов. Так как конденсатор при определенной частоте может становиться индуктивностью. Место где конденсатор является минимальной индуктивностью и минимальной емкостью и есть собственная резонансная частота нейрона, так сказать "не рыба не мясо". Для изменения структуры и достижения собственного резонанса всех элементов нейрона служат химические нейромедиаторы - автоподстройка всех узлов (элементов) нейрона. Сама структура, то есть параметры всех элементов у нейрона и есть память. В итоге нейрон становится селективным фильтром к определенной группе сигналов (патернов), обладая при этом небольшим диапазоном пластичности и избирательности, в зависимости от количества и частоты спайков. Ключевое слово здесь собственный резонанс, а не вычисления. То есть минимум затрат энергии ионов и максимум избирательности (результата). Другими словами смотря на изображение или слушая звук мы узнаём комбинацию резонансов данного внешнего явления на своих сенсорах, а не биты. Для этих целей служит неокортекс как база данных различных резонансов. То же самый принцип используется и для выходной информации (моторных нейронов) - короткий код (намерение), разворачивается в большой (например движение руки). Собственно входные и выходные патерны в неокортексе физически находятся рядом. И забыл добавить нейрон имеет не один выход, а дерево емкостно-индуктивных выходов итоговая комбинация которых на синапсах тоже изменчива. Использовать один выход и сигнал проходящий по аксону это уже автоматически ошибка и заблуждение. Вы спросите почему резонанс? Потому что мозг это частный случай нервной системы для адаптации всего организма к среде, то есть по итогу резонанс тела к внешней среде. Своего рода преализация дуализма частица-волна во всех физических проявлениях.
@alicemoon9008
@alicemoon9008 8 месяцев назад
№1 …..
@КириллЧе-я5ы
@КириллЧе-я5ы 8 месяцев назад
Во-первых, не очень понятны проблемы т.н. вами сверточных сетей. Надо ли полагать, что к их классу вы относите и декодеры с сотней млрд весов или это немного не так?.. Во-вторых, не кажется ли вам, что вы просто рассказываете о функциях активации вместо объяснения нюансов архитектуры? Поправьте меня пожста В-третьих, непонятно, какие задачи призваны решать подобные алгоритмы и насколько эффективно по сравнению с другими подходами это удаётся
@Mike-rn8bu
@Mike-rn8bu 7 месяцев назад
Сверточными сетями я называю, как и принято, широкий класс нейросетевых архитектур, где нейроны с одним же и тем набором весов равномерно покрывают своими рецептивными полями массив выходов нижележащего слоя.
@Mike-rn8bu
@Mike-rn8bu 7 месяцев назад
Да, пожалуй я действительно уделил архитектурам меньше внимания, чем стоило бы. Если ещё такое выступление запишу, постараюсь там исправиться :)
@Mike-rn8bu
@Mike-rn8bu 7 месяцев назад
По 3ему... Я вроде немного затронул этот вопрос. Применения потенциально очень широкий. Сравнение - по многим задачам пока не дотягивают до SOTA в терминах точности, зато, например, сильно превосходят обычные сети в терминах энергоэкономичности. Надеюсь, что SNN будут иметь сильное преимущество в широком классе задач RL.
@ДенисБогаченко-ю7ф
@ДенисБогаченко-ю7ф 9 месяцев назад
позитивная подача! продолжайте, поддержим)
@digitalrosatom
@digitalrosatom 8 месяцев назад
Спасибо!
@МаксимМакаров-р7ь
@МаксимМакаров-р7ь 9 месяцев назад
Спасибо за объяснение темы, очень полезно! Дает вектор изучения и базовое понимание отличия импульсных нейронных сетей от других подходов.
@ДмитрийМакаревич-у4ш
@ДмитрийМакаревич-у4ш 9 месяцев назад
Отличные, интересные вопросы от учеников!
@АлександрВальвачев-я6ъ
@АлександрВальвачев-я6ъ 10 месяцев назад
Пардон. но.....
@BioShopX
@BioShopX 10 месяцев назад
Познавательно
@BioShopX
@BioShopX 10 месяцев назад
Круто.
@Семён-т9с7т
@Семён-т9с7т 11 месяцев назад
Ну, хоть зрелищно было
@ЮрийКозеренко
@ЮрийКозеренко Год назад
Я понял, что это Михаил Киселев.. после этого много шипящих и свистящих звуков. Михаил Киселев, занимайтесь своим делом.
@ЮрийКозеренко
@ЮрийКозеренко Год назад
Инженер должен уметь формулировать мысль. Иначе невозможно понять и интерпретировать Ваши мысли. Очень невнятно и непонятно на кого нацелено.
@Mike-rn8bu
@Mike-rn8bu 7 месяцев назад
Спасибо за критику. Был бы еще более благодарен за конструктивную критику. Если Вы укажете на конкретные места, где неясно сформулировано, буду благодарен.
@Hypafrag
@Hypafrag Год назад
Ойойошеньки, что же творит Голдберг!
@Dmitriymaskunov
@Dmitriymaskunov Год назад
Работаю ит-инженером в нефтегазовой отрасли. Отличная лекция. Почему у канала так мало подписчиков? Удивительно! Дед строил Белоярскую АЭС. Росатому пламенный привет и всяческих успехов! Молодцы. Сына своего планирую направить учиться на атомщика.
@Bumbarrash
@Bumbarrash Год назад
А есть у вас нормальные видео с примерами решения задач?
@Vladimir-xb6cm
@Vladimir-xb6cm Год назад
Сколярное произведение, может это корреляция весов с чем то там?
@paralogi
@paralogi Год назад
Очень круто. Надеюсь, когда-нибудь дойдет до массового производства нейрочипов.
@flamehowk
@flamehowk Год назад
15:40 Послушал бы еще, но, простите, не вижу смысла потреблять информацию, устаревшую еще в прошлом веке. Успехов.
@flamehowk
@flamehowk Год назад
15:06 Нет, Вы - НЕ ЗНАЕТЕ. Внутри нейронов связь осуществляется в ОБОИХ направлениях. Такое ощущение, что Вы строите свои модели, опираясь не на знания, а на слухи 50 летней давности. Ребята, Вы так далеко не продвинетесь.
@1Q84-00
@1Q84-00 Год назад
Где об этом можно почитать? И вообще о всём том что вы написали здесь в комментариях? Может Ваши статьи где то можно прочесть?
@flamehowk
@flamehowk Год назад
11:15 Вы явно путаете химическую передачу сигнала и электрическую. Нейроны - не медные провода...
@flamehowk
@flamehowk Год назад
11:05 Да как же не имеют... импульсы очень сильно различаются, и они имеют И длительность, И частоту, И амплитуду, И даже дискретное кодирование, то есть могут иметь рисунок, очень похожий с битовым преставлением данных.
@larionovda
@larionovda Год назад
Про частоту речь не шла. В некоторых исключительных случаях импульсы действительно различаются по амплитуде и продолжительности, но это скорее исключение. Поэтому в лекции употреблен оборот "как правило".
@flamehowk
@flamehowk Год назад
10:24 Ой как Вы ошибаетесь, там есть целый ряд механизмов, позволяющих выполнять локальные и глобальные синхронизации. При чем некоторые из них давно обнаружены, Вы явно не следите за темой. НО, если бы не было синхронизации, то не было бы и мозговых волн. Уже исходя из этого можно было понять, что синхронизации в мозге есть.
@larionovda
@larionovda Год назад
все верно, поэтому в лекции употребляется понятие "явный механизм синхронизации"
@flamehowk
@flamehowk Год назад
@@larionovda Ну, с таким подходом остается только пожелать отечественной науке великих свершений в копировании образцов, разработанных на западе.
@flamehowk
@flamehowk Год назад
9:36 Аналоговость совершенно не обязательна.
@larionovda
@larionovda Год назад
все так, обратного не утверждалось
@flamehowk
@flamehowk Год назад
9:05 Вы ошибаетесь, память не размазана по состояниям связей, и более того - у мозга есть отдельное огромное хранилище данных. То, что Вы его не нашли, еще не значит, что его не существует. Другой вопрос, что доступ к этой памяти осуществляется по огромному количеству шин и со значительно превышающей электронные системы скоростью.
@larionovda
@larionovda Год назад
Виталий, приглашаю продолжить диалог в тг (ссылка на последнем слайде). Некоторые Ваши комментарии весьма провокационны, было бы интересно послушать на кого Вы ссылаетесь.
@flamehowk
@flamehowk Год назад
4:20 Кэши занимают столько площади только потому, что быстрая статическая память требует намного больше вычислительных элементов и, соответственно, - площади, чем динамическая. Кроме того, чистая динамическая память организовывается в многослойных массивах, в то время как статическая - только в однослойном.
@flamehowk
@flamehowk Год назад
Начать стоило с разработки теории Нейронных Сетей. А пока ее не существует, невозможно разрабатывать никакие адекватные модели. Без полноценной теории так и придется дальше действовать методом научного тыка...
@oilio
@oilio Год назад
Это всё про мысли. А как же эмоции, образы ?
@Mike-rn8bu
@Mike-rn8bu 7 месяцев назад
Ну как, у Вас же в голове спайки... И мысли и эмоции - они спайковые по существу...
@НикитаЧернецов-с5й
Молодцы!) Не Ansys'ом единым жив человек)
@ГраффРумянцев
@ГраффРумянцев Год назад
Перекрашивают в синий цвет, а уши черные, даже шильдик в админке D-link остался, да и все меню настройки
@user-jy5cm9mx7k
@user-jy5cm9mx7k 2 года назад
Т-Ком просто переклеивают наклейки D-Link на T-КОМ?