Дослідники пояснили, що для того, щоб пристрій пристосувався до нових обставин, його «мозок»
Тому у новому дослідженні дослідникивпровадили в мережу правила Хебба - математичні формули, які дозволяють ІІ продовжувати навчання. Замість значень, які диктують як активність, поширюється від однієї імітації нейрона до іншої, ці значення змінюються, залежно від досвіду.
Нова розумна майка фіксує активність спортсменів під час тренувань
Щоб перевірити, як працює їх метод, командачастково видалила ліву передню ногу робота, змусивши його на ходу компенсувати травму. Пристрій змогло пройти відстань у сім разів більше, ніж звичайний робот. Про це дослідники повідомили на конференції по нейро-інформаційним процесинговим системам. Таке навчання може поліпшити алгоритми для розпізнавання зображень, перекладу мов або водіння.
Раніше дослідники з MIT створили алгоритм,який може визначати цілі і плани, навіть якщо вони можуть зазнати невдачі. Цей тип дослідження поліпшить роботу допоміжних технологій, роботів для спільної роботи або догляду, а також цифрових помічників, таких як Siri і Alexa.
Читати далі:
Подивіться на найкрасивіші знімки «Хаббла». Що побачив телескоп за 30 років?
Дослідження: сільськогосподарські культури в Чорнобилі досі забруднені радіацією
Вчені зробили перші якісні знімки шипів коронавируса