توصل علماء روس بجامعة ساراتوف الحكومية إلى أن الشبكات العصبية المعقدة متعددة الطبقات المستخدمة في التعلم الآلي يمكن استبدالها بمذبذبات ذات ردود فعل متأخرة.
وتوصلت الدراسة إلى أن اثنين من المذبذبات الثنائية الاستقرار المقترنة مع التأخير يمكنهما إعادة إنتاج سلوك شبكة عصبية معقدة من طبقتين.
ويقول الباحثون إن هذا النهج قد يكون مفيدا، بشكل خاص، لتطوير الأجهزة التي تحل المشاكل في الوقت الفعلي؛ مثل التنبؤ بالسلاسل الزمنية، أو التعرف على الصور، أو مشكلات التحسين.
حري بالذكر أن المذبذبات هي أنظمة قادرة على التذبذب، وتشمل، على سبيل المثال، الدائرة الكهربائية.
وإذا أضيفت ردود الفعل المتأخرة إلى المذبذبات (حيث يستجيب النظام لحالاته السابقة)، يصبح سلوكها أكثر تعقيدا، ويمكن لهذه الأنظمة محاكاة ديناميات شبكات بأكملها تتكون من العديد من العناصر المتفاعلة.
ملحوظة: مضمون هذا الخبر تم كتابته بواسطة انا الخبر ولا يعبر عن وجهة نظر مصر اليوم وانما تم نقله بمحتواه كما هو من انا الخبر ونحن غير مسئولين عن محتوى الخبر والعهدة علي المصدر السابق ذكرة.
