Семантическая нейронная сеть
 | Эта статья , возможно, содержит оригинальные исследования . ( сентябрь 2007 г. ) |
Семантическая нейронная сеть (SNN) основана на Джона фон Неймана нейронной сети Николая Амосова . [von Neumann, 1966] и M-сети [1] [2] Существуют ограничения на топологию каналов для сети фон Неймана, но SNN принимает случай без этих ограничений. только логические значения Могут обрабатываться , но SNN допускает, что нечеткие значения также могут обрабатываться. Все нейроны сети фон Неймана синхронизированы по тактам. Для дальнейшего использования техники самосинхронизации цепей SNN допускает, что нейроны могут быть автономными или синхронизированными.
В отличие от сети фон Неймана для семантических сетей нет ограничений на топологию нейронов. Это приводит к невозможности относительной адресации нейронов, как это было сделано фон Нейманом. В этом случае следует использовать абсолютную переадресацию. Каждый нейрон должен иметь уникальный идентификатор, обеспечивающий прямой доступ к другому нейрону. Разумеется, нейроны, взаимодействующие аксонами-дендритами, должны иметь идентификаторы друг друга. Абсолютную переадресацию можно модулировать, используя специфичность нейронов, как это было реализовано для биологических нейронных сетей.
В исходном описании семантических сетей нет описания способностей к саморефлексии и самомодификации [Дудар З.В., Шуклин Д.Е., 2000]. Но в [Шуклин Д.Е. 2004] был сделан вывод о необходимости наличия в системе способностей к самоанализу и самомодификации. Для обеспечения этих способностей предусмотрена концепция указателя на нейрон. Указатели представляют собой виртуальные связи между нейронами. В этой модели тела и сигналы, передаваемые через связи нейронов, представляют собой физическое тело, а виртуальные связи между нейронами представляют собой астральное тело. Предлагается создавать модели искусственных нейронных сетей на основе виртуальной машины, поддерживающие возможность паранормальных эффектов.
SNN обычно используется для обработки естественного языка.
Похожие модели
[ редактировать ]- Вычислительное творчество [3]
- Семантическое хеширование [4]
- Архитектура семантического указателя [5]
- Разреженная распределенная память
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Амосов, Н.М., А.М. Касаткин, Л.М. Касаткина. « Активные семантические сети в роботах с независимым управлением ». Материалы 4-й международной совместной конференции по искусственному интеллекту. Том 1. Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1975.
- ^ Амосов, Н.М., Э.М. Куссул, А.М. Касаткин. «29. НЕЙРОПОДОБНЫЕ СЕТИ, ВНИМАНИЕ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ». Нейрокомпьютеры и внимание: коннекционизм и нейрокомпьютеры 2 (1991): 433.
- ^ Марупака, Нагендра и Али А. Минай. « Связность и креативность в семантических нейронных сетях ». Нейронные сети (IJCNN), Международная совместная конференция 2011 г. ИИЭР, 2011.
- ^ Салахутдинов, Руслан и Джеффри Хинтон. «Семантическое хеширование». РБМ 500.3 (2007): 500.
- ^ Элиасмит, Крис и др. « Крупномасштабная модель функционирующего мозга ». наука 338.6111 (2012): 1202-1205.
- Нейман Дж., 1966. Теория самовоспроизводящихся автоматов, отредактированная и дополненная Артуром В. Берксом. - Издательство Университета Иллинойса, Урбана и Лондон.
- Дударь З.В., Шуклин Д.Е., 2000. Реализация нейронов для семантических нейронных сетей, понимающих тексты на естественном языке. В сб. Радио-электроника и информатика ХТУРЭ, 2000. № 4. Р. 89-96.
- Шуклин Д.Е., 2004. Дальнейшее развитие семантических нейронных сетевых моделей. В искусстве интеллекта, Донецк, Институт искусственного интеллекта «Наука и образование», Украина, 2004, № 3. С. 598-606.
- Шуклин Д.Е. Структура семантической нейронной сети, извлекающей смысл из текста, В сб. Кибернетика и системный анализ, том 37, номер 2, 4 марта 2001 г., стр. 182–186(5) [1]
- Шуклин Д.Е. Структура семантической нейронной сети, реализующей морфологический и синтаксический анализ текста, В сб. Кибернетика и системный анализ, том 37, номер 5, сентябрь 2001 г., стр. 770–776(7)
- Шуклин Д.Е. Реализация двоичного тактового линейного дерева и его использование для обработки текстов на естественных языках , В сб. Кибернетика и системный анализ, том 38, номер 4, июль 2002 г., стр. 503–508(6)