Сфиральные Искусственные Нейроны: Теория, Архитектура и Применение. Времягенетика. О.С. Басаргин

в новой архитектуре

      Для решения этих проблем требуется подход, который способен:

      – Масштабироваться без значительного увеличения вычислительных затрат.

      – Эффективно обрабатывать данные с временными и пространственными зависимостями.

      – Балансировать сигналы с противоположными характеристиками, минимизируя потери информации.

      – Быть энергетически эффективным и подходящим для задач реального времени.

      Сфиральный Искусственный Нейрон (СИН) и Фрактальный Сфиральный Искусственный Нейрон (ФСИН) предлагают решения, которые направлены на устранение указанных ограничений. Эти архитектуры открывают новые пространства для обработки данных, благодаря уникальным свойствам зеркальной антисимметрии, S-образной интеграции и фрактальной структуры.

      Цели и задачи исследования

      Цели исследования

      Главой целью данного труда является разработка и обоснование концепции Сфирального Искусственного Нейрона (СИН) и его усовершенствованной версии – Фрактального Сфирального Искусственного Нейрона (ФСИН). Эти архитектуры призваны преодолеть существующие ограничения нейронных сетей и предложить эффективные решения для обработки данных в различных областях, включая прогнозирование, распознавание образов и управление сложными системами.

      Конкретные цели исследования включают:

      – Разработку теоретической базы, описывающей принципы работы СИН и ФСИН.

      – Формирование математической и геометрической модели, обосновывающей использование зеркальной антисимметрии, S-образной интеграции и фрактальной структуры.

      – Оценку преимуществ предложенных архитектур в сравнении с традиционными подходами.

      – Изучение возможностей применения СИН и ФСИН в различных прикладных задачах, таких как мониторинг инфраструктуры, временные прогнозы и обработка сложных сигналов.

      – Разработку рекомендаций для аппаратной реализации нейронов и их интеграции в современные вычислительные системы.

      Задачи исследования

      Для достижения поставленных целей необходимо решить следующие задачи:

      – Анализ текущего состояния нейронных сетей и их ограничений.

      – Проведение сравнительного анализа существующих архитектур, таких как MLP, CNN, RNN, и выявление их недостатков.

      – Исследование роли фрактальных структур и симметрий в улучшении обработки данных.

      – Формирование архитектуры СИН и ФСИН.

      – Описание конструкции и функциональных компонентов: витков, модулей интеграции и фрактальной структуры.

      – Разработка математической модели, объясняющей преимущества зеркальной антисимметрии.

      – Исследование алгоритмов настройки.

      – Разработка подходов к обучению весовых коэффициентов и функций активации с учётом фрактальной структуры.

      – Определение оптимальных