Вариационные методы решения задач, связанных с искусственным интеллектом

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Введены понятия алгоритма обучения, целевой функции, распознающей системы, класса изображений, тренировочного множества, алгоритма с поощрением, конечно-сходящегося алгоритма, адаптивной управляющей системы, цели управления, тактики управления, времени адаптации и т.д., относящиеся к проблеме искусственного интеллекта в процессах обучения и адаптации. Поставлена общая задача о самообучении (обучении "без учителя") -- о разделении множеств -- в терминах классического вариационного исчисления. Общность задачи обусловлена введением в анализ дополнительной переменной времени. Задача решена с помощью определения экстремальных условий, при которых будет достигнута минимизация функционала общего среднего риска. Рассмотрены задачи, соответствующие нефиксированному и фиксированному промежуткам времени. Для двух этих случаев найдены выражения для расчёта вариаций функционалов качества. Указаны необходимые условия для определения экстремальных значений процесса самообучения (разделения классов множества изображений) во времени.

Об авторах

М. В Бабушкин

Национальный исследовательский университет ИТМО

Email: m.v.babushkin@yandex.ru
Санкт-Петербург, Россия

В. Ю Тертычный-даури

Национальный исследовательский университет ИТМО

Автор, ответственный за переписку.
Email: tertychny-dauri@mail.ru
Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Фомин В.Н. Математическая теория обучаемых опознающих систем. Л., 1976.
  2. Цыпкин Я.З., Кельманс Г.К. О рекуррентных алгоритмах самообучения // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1967. № 5. С. 78-87.
  3. Якубович В.А. Об одной задаче обучения целесообразному поведению // Автоматика и телемеханика. 1969. № 8. C. 119-139.
  4. Якубович В.А. Метод рекуррентных целевых неравенств в теории адаптивных систем // Вопросы кибернетики. Адаптивные системы. Науч. совет по комплексной проблеме "Кибернетика" АН СССР. М., 1976. С. 32-64.
  5. Фомин В.Н., Фрадков А.Л., Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. М., 1981.
  6. Tertychny-Dauri V.Yu. Adaptive Mechanic. Dordrecht; Boston; London, 2002.
  7. Гельфанд И.М., Фомин С.В. Вариационное исчисление. М., 1961.
  8. Эльсгольц Л.Э. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. М., 1969.
  9. Тертычный-Даури В.Ю. Решение вариационных динамических задач в условиях параметрической неопределённости // Проблемы передачи информации. 2005. T. 41. Вып. 1. С. 53-67.
  10. Тертычный-Даури В.Ю. Оптимальная стабилизация в задачах адаптивной ядерной кинетики // Дифференц. уравнения. 2006. T. 42. № 3. С. 374-384.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».