Proceedings of ELM 2018 - 9783030233068

Niniejsza książka zawiera wybrane artykuły z Międzynarodowej konferencji na temat Extreme Learning Machine 2018, która odbyła się w Singapurze w dniach 21–23 listopada 2018 r. Konferencja ta zapewniła pracownikom naukowym, badaczom i inżynierom forum do dzielenia się i wymiany doświadczeń badawczo-rozwojowych w zakresie obu studiów teoretycznych oraz praktyczne zastosowania techniki ELM i uczenia się mózgu. Celem Extreme Learning Machines (ELM) jest umożliwienie wszechobecnego uczenia się i wszechobecnej inteligencji. Zgodnie z teoriami ELM ekscytujące jest obserwowanie zbieżności uczenia maszynowego i uczenia się biologicznego z długoterminowego punktu widzenia. ELM może być jedną z podstawowych cząstek uczenia się wypełniających luki pomiędzy uczeniem maszynowym a uczeniem biologicznym (którego funkcje aktywacyjne nie są nawet znane). ELM reprezentuje zestaw technik uczenia się (maszynowego i biologicznego), w przypadku których nie trzeba dostrajać ukrytych neuronów: odziedziczonych od przodków lub generowanych losowo. Teorie uczenia się ELM pokazują, że efektywne algorytmy uczenia się można wyprowadzić w oparciu o losowo generowane neurony ukryte (neurony biologiczne, neurony sztuczne, falki, szeregi Fouriera itp.), o ile są one nieliniowe, fragmentarycznie ciągłe, niezależne od danych treningowych i środowisk aplikacji. Coraz częściej dowody z neuronauki sugerują, że podobne zasady mają zastosowanie w biologicznych systemach uczenia się. Teorie i algorytmy ELM dowodzą, że losowe ukryte neurony wychwytują istotny aspekt biologicznych mechanizmów uczenia się, a także intuicyjne poczucie, że skuteczność biologicznego uczenia się nie musi zależeć od mocy obliczeniowej neuronów. Teorie ELM wskazują zatem możliwe przyczyny, dla których mózg jest inteligentniejszy i skuteczniejszy niż obecne komputery. Motywem przewodnim ELM2018 jest Hierarchiczny ELM, AI dla IoT, Synergia uczenia maszynowego i uczenia się biologicznego. W tej książce opisano teorie, algorytmy i zastosowania ELM. Daje czytelnikom wgląd w najnowsze osiągnięcia ELM.