Материал об исследовании инженера Колесникова Ивана и доцента Надежды Семёновой "Internal noise in analog neural networks helps with learning", вышедшем в журнале "Chaos, Solitons & Fractals", опубликован в «ТАСС Наука» и на портале «Поиск». В статье описывается исследование влияния внутреннего шума на конечную производительность нейронных сетей прямого действия (FNN) и эхо-сетей (ESN) во время обучения. Типы шума, рассмотренные в этой статье, изначально были основаны на реальной оптической реализации нейронной сети. Ученые выявили, что производительность тестирования при одинаковой интенсивности шума значительно выше для сетей, обученных с использованием шума, чем для сетей, обученных без него. При этом мультипликативный общий шум во время обучения практически не влияет как на глубокие, так и на рекуррентные сети.
2026-03-03 Поделиться: 
Ссылка на статью
ТАСС Наука
Портал Поиск
