нейронные сети

Группа ученых из МФТИ и их иностранных коллег нашла способ измерить «расстояние» в сети, где каждая связь может объединять произвольное число элементов.

Это поможет понять механизмы потери вкуса при вирусных инфекциях и неврологических заболеваниях.

Технология позволяет находить опасные погодные явления в первые часы с зарождения и закладывает основу для системы оперативного предупреждения спецслужб.

Научный коллектив из Института физики твердого тела РАН, МФТИ и СП «Квантовые технологии» исследовал вопрос о том, как неизбежные производственные дефекты влияют на работу искусственных нейронов на основе сверхпроводников. Ученые систематизировали три основных типа асимметрии, которые могут возникать в таких устройствах, и показали, что каждый из них оставляет уникальный «отпечаток» на выходном сигнале нейрона. Эта работа предоставляет инженерам мощный инструмент для диагностики и отладки сверхпроводниковых нейросетей.

Она детализирует данные мировых метеорологических служб, показывая опасные вихри и штормы с точностью сложных физических моделей, но в 50 раз быстрее.

Новый метод значительно повышает надежность нейронных сетей, обучая их эффективно распознавать объекты и ситуации, с которыми они не сталкивались в процессе обучения. Ученые показали, что в некоторых случаях избыточная информация о геометрии пространства решений вредна. Отказ от нее и переход к более общей и гладкой оценке неопределенности позволяет нейросети лучше очертить границы известного и вовремя сигнализировать о столкновении с чем-то новым.

Международная команда ученых из МФТИ, Арктического университета Норвегии и Института физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН разработала и успешно применила нейросетевой метод для автоматического обнаружения и классификации океанических вихрей в…

Коллектив исследователей из T-Bank, МФТИ и МИСИС разработал новый подход к обучению ансамблей нейронных сетей, заставляющий каждую модель в группе смотреть на проблему под своим уникальным углом. Этот метод, названный…

Международный коллектив ученых из Сколковского института науки и технологий, МФТИ, Института исследований искусственного интеллекта (AIRI) и Университета Париж-Сите разработал новый, элегантный метод для проверки логических способностей больших языковых моделей (LLM).…

Исследователи из МФТИ впервые систематически изучили, как изменяется и стабилизируется процесс обучения нейронных сетей по мере добавления новых данных. Их работа, сочетающая теоретический анализ и обширные эксперименты, показывает, что так…