Proceedings of ELM2019 - 9783030589882

See raamat sisaldab mõningaid valitud ettekandeid 14.–16. detsembril 2019 Hiinas Yangzhous toimunud ekstreemsete õppemasinate konverentsilt 2019. Ekstreemsete õppemasinate (ELM) eesmärk on võimaldada kõikehõlmavat õppimist ja kõikehõlmavat intelligentsust. Nagu ELM-i teooriad propageerivad, on põnev näha masinõppe ja bioloogilise õppimise lähenemist pikaajalisest vaatenurgast. ELM võib olla üks põhilisi õppeosakesi, mis täidab lüngad masinõppe ja bioloogilise õppimise vahel (mille aktiveerimisfunktsioonid pole isegi teada). ELM esindab (masin- ja bioloogiliste) õppetehnikate komplekti, milles peidetud neuroneid ei pea häälestama: need on päritud nende esivanematelt või juhuslikult genereeritud. ELM-i õppimisteooriad näitavad, et tõhusaid õppimisalgoritme saab tuletada juhuslikult genereeritud peidetud neuronite (bioloogilised neuronid, tehisneuronid, lained, Fourier-seeriad jne) põhjal, kui need on mittelineaarsed tükkhaaval pidevad, sõltumata koolitusandmetest ja rakenduskeskkondadest. Üha enam näitavad neuroteaduste tõendid, et sarnased põhimõtted kehtivad ka bioloogilistes õppesüsteemides. ELM-i teooriad ja algoritmid väidavad, et juhuslikud peidetud neuronid hõlmavad bioloogiliste õppimismehhanismide olulist aspekti ja ka intuitiivset tunnet, et bioloogilise õppimise tõhusus ei pea tuginema neuronite arvutusvõimsusele. ELM-i teooriad vihjavad seega võimalikele põhjustele, miks aju on intelligentsem ja tõhusam kui praegused arvutid. ELM2019 peateemaks on hierarhiline ELM, AI for IoT, masinõppe sünergia ja bioloogiline õpe. See konverents on foorum akadeemikutele, teadlastele ja inseneridele, et jagada ja vahetada teadus- ja arendustegevuse kogemusi nii ELM-i tehnika ja ajuõppe teoreetiliste uuringute kui ka praktiliste rakenduste alal. See raamat hõlmab ELM-i teooriaid, algoritme ja rakendusi. See annab lugejatele ülevaate ELMi viimastest edusammudest.