.NET → Нейросетевое сжатие данных из песочницы
В этой статье я хочу поведать о еще одном классе задач, решаемых нейронными сетями – сжатии данных. Алгоритм, описанный в статье, не претендует на использование в реальных боевых условиях по причине существования более эффективных алгоритмов. Сразу оговорюсь, что речь пойдет только о сжатии без потерь. Большинство источников в Интернете утверждают, что есть 3 основных популярных архитектур нейронных сетей, решающих задачу сжатия данных.
1. Сеть Кохонена и ее вариации. Часто используется для сжатия изображений с потерей качества, не является алгоритмом сжатия без потерь.
2. Ассоциативная память (Сеть Хопфилда, Двунаправленная ассоциативная память и др.). «Сжатие данных» для этого класса сетей является «фичей», побочным явлением, так как главным их предназначением есть восстановление исходного сигнала/образа из зашумленных/поврежденных входных данных. Чаще всего, на вход этих сетей поступает зашумленный образ той же размерности, потому о сжатии данных речь не идет.
3. Метод «Бутылочного горлышка».
О последнем методе и пойдет речь в статье.
Киберпанк → Создана компьютерная модель паники толпы
Разработчик модели Пол Торренс из Аризонского университета утверждает, что она помогает предсказать действия людей в панике, которая возникает при экстренных ситуациях, таких как стихийные бедствия и теракты.
Программа основана на концепции агентов, то есть каждый объект симуляции имеет свой уникальный набор характеристик (пол, возраст, размер, уровень здоровья), так что агенты могут реагировать на ситуацию по-разному.
Если настроить определённым образом параметры сцены, ширину улиц, форму и расположение зданий, то можно практически со стопроцентной точностью вычислить, в каком месте возникнет «бутылочное горлышко» и смертельная давка. Таким образом, эту модель можно использовать при проектировании городов или подготовке терактов.
Программа основана на концепции агентов, то есть каждый объект симуляции имеет свой уникальный набор характеристик (пол, возраст, размер, уровень здоровья), так что агенты могут реагировать на ситуацию по-разному.
Если настроить определённым образом параметры сцены, ширину улиц, форму и расположение зданий, то можно практически со стопроцентной точностью вычислить, в каком месте возникнет «бутылочное горлышко» и смертельная давка. Таким образом, эту модель можно использовать при проектировании городов или подготовке терактов.
прослушан 5017 раз