RAILS – новий алгоритм для розпізнавання символів. На створення інженерів надихнув імунітет. Автори
«RAILS є найпершим підходом дозмагальному навчанню, що змодельовано за зразком адаптивної імунної системи. Вона працює інакше, ніж уроджений імунітет», — пояснює Альфред Герой, почесний професор Університету Джона Х. Холланда, один із керівників дослідження, опублікованого в журналі.IEEE.
У той час як уроджена імунна системавідповідає за загальну атаку на патогени, імунітет ссавців генерує нові клітини, призначені для захисту від конкретних вірусів. Виявляється, глибокі нейронні мережі, які вже надихнули системою обробки інформації в мозку, можуть використовувати переваги цього біологічного процесу.
Алгоритм RAILS працює, імітуючи природнузахист імунної системи, щоб ідентифікувати небезпеку і зрештою подбати про підозрілі вхідні дані нейронної мережі. Щоб розпочати його розробку, команда біологів вивчила, як адаптивна імунна система мишей реагувала на антиген. В експерименті використовувалися тканини генетично модифікованих мишей, які експресують флуоресцентні маркери на клітинах.
Алгоритм RAILS виявився не лише ефективним, алеі перевершив за продуктивністю два найбільш поширені процеси машинного навчання, що використовуються для боротьби зі змагальними атаками: Robust Deep k-Nearest Neighbor і згорткові нейронні мережі.
Читати далі
"Джеймс Вебб" зробив найчіткішу фотографію зірки в історії
Розробки московських радіологів з ІІ увійшли в основу федеральних стандартів
Квантова зарядка дозволить рекордно швидко заряджати електромобілі