Интеллектуальное нейроуправление новостными потоками с непрерывным обучением

Аннотация

Введение: нейросетевое управление (нейроуправление) различными нелинейными объектами представляет большой теоретический и практический интерес. Однако степень интеллектуальности и функциональности известных решений по такому управлению во многом не удовлетворяет потребностям практики. Цель: разработать метод и систему нейроуправления с расширенной интеллектуальностью и функциональностью. Методы: для достижения цели предлагаются новые нейросетевые решения, ориентированные на обработку новостных потоков с изменяющимися законами поведения и выработку управляющих решений в этих условиях. Результаты: предложена архитектура интеллектуальной нейросетевой системы с непрерывным обучением, способной решать существенно расширенный набор творческих задач без ее перестройки. В частности, это задачи нейросетевого распознавания, прогнозирования, восстановления событий, их синтеза, управления новостными потоками и другими объектами. Разработан новый метод многоуровневой нейросетевой обработки информации в рекуррентных нейронных сетях с управляемыми элементами. Предложены новые алгоритмы управления нейронными сетями, позволяющие интеллектуально решать задачи нейроуправления новостными потоками с непрерывным обучением. Сравнительный анализ полученных результатов с известными моделями и методами показал эффективность предложенных подходов. Практическая значимость: предложенная архитектура позволяет решать многие творческие задачи с непрерывным обучением без ее перестройки. Разработанный метод дает возможность реализовать управляемую многоуровневую нейросетевую обработку на основе новых ассоциативных принципов. Сформулированные новые рекомендации по построению перспективных систем нейроуправления позволяют ускорить их разработку и использование на практике. Обсуждение: даны рекомендации по созданию перспективных систем нейроуправления новостными потоками с непрерывным обучением. В качестве направлений дальнейших исследований по созданию перспективных интеллектуальных систем нейроуправления следует выделить наделение их искусственным мышлением, поиск решений по снижению сложности реализации, а также методов энергоэффективной и малогабаритной реализации.