В заметку про роль ноу-хау добавилась уже пятая
ссылка на чужие программы реализации
сверточных нейронных сетей, на порядки проигрывающие по
скорости моей программе. Обоснованно можно заявить, что быстрые программы (по меньшей
мере, нейросетевые) я умею разрабатывать лучше многих других.
Статья с XIV международной
конференции по нейрокибернетике в Ростове-на-Дону в сентябре
2005г − про использование
индикатора свойств весов синапсов для определения оптимального размера
нейронной сети.
Статьи пополнены четвертым докладом
с конференции "Нейроинформатика и ее приложения - 2004".
Тема работы - указание, что для
достижения наилучших обобщающих способностей не нужно стремиться к минимальному
по числу нейронов и входных сигналов размеру нейронной сети, обеспечивающему при
этом заданный уровень точности обучения.
Три статьи
с конференции "Нейроинформатика и ее приложения - 2004". Темы −
скорость обучения нейронной сети разными алгоритмами обучения, оптимизация размеров
обучающих выборок для экспертов boosting-коллектива, использование
показателей чувствительности выходного сигнала нейросети к колебаниям входных
сигналов как возможного индикатора наличия выбросов в обучающих выборках.
Статья с анализом задач и методов,
реализация и распараллеливание которых востребованы и полезны при создании
программ-нейроимитаторов для кластерных и многопроцессорных ЭВМ.
Статья 2000г с результатами
применения нейронных сетей для задач экологического
прогнозирования. Основной упор в статье делается на описание
постановок задач прогноза и анализа в проблеме моделирования
связей климата и растительности на территории Сибири.
Две статьи 2002г с
конференции "Нейроинформатика и ее приложения". Темы - упрощение
нейронных сетей (исключение избыточных элементов из обученной нейросети) и построение
нейронных сетей, отказоустойчивых к повреждениям синапсов.