Екатерина Юрьевна Галимова

Здравствуйте!

Планируется ли внедрение полученной модели?

Здравствуйте!

Планируется ли внедрение полученной модели?

Здравствуйте!

Пока в России нет активного внедрения таких систем. В основном они в процессе разработки. Например, в аэропорту "Пулково" в Санкт-Петербурге недавно были разработаны нейросетевые средства анализа воздушной обстановки и отслеживания самолетов. Сейчас ведутся исследования мультиагентных технологий навигации и их объединения с нейросетевыми средствами.

Добрый день!

Ещё одна интересная работа

https://www.tandfonline.com/doi/epub/10.1080/13873954.2021.1889609?needAccess=true

Проблематика статьи связана с трудностью нахождения правил, адекватно описывающих поведение агентов. Авторы разработали платформу для попытки адекватного агентного моделирования с использованием машинного обучения. Цель исследования - имитировать реалистичный процесс принятия решений. В то время как алгоритм обучения с подкреплением пытается найти оптимальное решение, разработанный фреймворк допускает неоптимальные решения.

Есть хорошая статья "Опыт построения гибридной агент-ориентированной модели с нейронными сетями" А. Р. Бахтизин, Н. В. Бахтизина, журнал "Нейрокомпьютеры: разработка, применение", №8, 2010

О модели персептрона

Для агентов, основанных на модели классической логики, используются персептроны для моделирования логических функций.

Здравствуйте, Дмитрий Александрович.

По вопросу о сети Хопфилда.

Сети Хопфилда применяют в решении задач оптимизации, так как функция Ляпунова уменьшается в процессе ее функционирования. Целевую функцию можно рассматривать как энергию сети. Один из алгоритмов, формализующих маршрутизацию в сетях - задача коммивояжера. Она является NP-полной задачей. Компромиссное приближение можно найти с помощью сети Хопфилда.

Здравствуйте, Ольга Юрьевна.

Спасибо за вопрос.

Да, сейчас занимаюсь разработкой модели системы на базе нейронной сети,  сфера применения -   управление качеством.

Здравствуйте, Андрей Михайлович!

К сожалению, бесплатных приложений для моделирования крайне мало. Ряд функций есть в Scilab Xcos.

Да, Вы очень точно написали. Для Microsoft Azure был выпущен в 2020 году новый инструмент для тестирования уязвимостей Project OneFuss. В облачном сервисе Google тоже есть подобный инструмент, Google ClusterFuss, созданный на основе генетических алгоритмов.

Здравствуйте! Например, Microsoft Azure, достаточно популярная на сегодняшний день облачная платформа, предоставляет сервисы для создания и тестирования алгоритмов машинного обучения разных классов:

1) основанных на методе классификации (14 алгоритмов);

2) использующих кластеризацию;

3) основанных на регрессии (8 алгоритмов).

Добрый день! Спасибо большое за интерес, проявленный к данной теме. В текущей работе большее внимание уделено методам машинного обучения как объекту тестирования, но и как инструмент тестирования они вскользь упоминаются.