Publication:
Biologically Inspired Algorithm for Increasing the Number of Artificial Neurons

Дата
2020
Авторы
Kolobashkina, L. V.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт общей профессиональной подготовки (ИОПП)
Миссией Института является: фундаментальная базовая подготовка студентов, необходимая для получения качественного образования на уровне требований международных стандартов; удовлетворение потребностей обучающихся в интеллектуальном, культурном, нравственном развитии и приобретении ими профессиональных знаний; формирование у студентов мотивации и умения учиться; профессиональная ориентация школьников и студентов в избранной области знаний, формирование способностей и навыков профессионального самоопределения и профессионального саморазвития. Основными целями и задачами Института являются: обеспечение высококачественной (фундаментальной) базовой подготовки студентов бакалавриата и специалитета; поддержка и развитие у студентов стремления к осознанному продолжению обучения в институтах (САЕ и др.) и на факультетах Университета; обеспечение преемственности образовательных программ общего среднего и высшего образования; обеспечение высокого качества довузовской подготовки учащихся Предуниверситария и школ-партнеров НИЯУ МИФИ за счет интеграции основного и дополнительного образования; учебно-методическое руководство общеобразовательными кафедрами Института, осуществляющими подготовку бакалавров и специалистов по социо-гуманитарным, общепрофессиональным и естественнонаучным дисциплинам, обеспечение единства требований к базовой подготовке студентов в рамках крупных научно-образовательных направлений (областей знаний).
Выпуск журнала
Аннотация
© 2020, Springer Nature Switzerland AG.The constant increase in the complexity of artificial neural networks (ANN) is highlighted as one of the trends of their modern development. An analysis of the main approaches to determining the required size of ANN is given. The most interesting approach is based on the reduction of the size of the network. As a criterion that necessitates the exclusion of communication between neurons, the low level of significance of this connection is used. It is shown that the implementation of the principle of changing the structure of ANN “from complex to simple” contradicts the general biological principle of development “from simple to complex”. A biologically based approach to the development of ANN is considered in accordance with the principle “from simple to complex”. As a criterion that necessitates the “birth” of a new neuron, it is proposed to use ambiguity in determining, first of all, the sign of the weighting factor of at least one of its inputs. The need to implement the training procedure is also emphasized on the basis of the above biologically based approach. An example of changing the structure of a neural network (NN) in accordance with the proposed algorithm is considered. The possibility of obtaining ANN with a non-trivial structure, which differs from the frequently used multilayer structure in practice, is underlined.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Kolobashkina, L. V. Biologically Inspired Algorithm for Increasing the Number of Artificial Neurons / Kolobashkina, L.V. // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2020. - 948. - P. 225-231. - 10.1007/978-3-030-25719-4_29
URI
https://www.doi.org/10.1007/978-3-030-25719-4_29
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85070218790&origin=resultslist
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/19994
Коллекции
Публикации