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

ограничивались линейными преобразованиями.

      – 1980-е годы: возрождение интереса к нейронным сетям благодаря открытию метода обратного распространения ошибки (backpropagation). Это стало основой для многослойных перцептронов (MLP).

      – 1990-е годы: свитие рекуррентных нейронных сетей (RNN) для обработки временных данных и появление первых моделей глубокого обучения.

      – 2000—2010-е годы: бурный рост сверточных сетей (CNN) для обработки изображений и рекуррентных архитектур, таких как LSTM и GRU, для временных последовательностей.

      – 2020-е годы: упор на масштабируемые трансформеры (Transformers) и нейроморфные вычисления, что привело к значительному увеличению сложности архитектур.

      Несмотря на впечатляющий прогресс, существующие нейронные сети имеют ограничения, связанные с масштабируемостью, устойчивостью к шуму и энергетической эффективностью. Эти проблемы требуют новых подходов, таких как использование фрактальных структур и симметрии.

      1.2. Концепция и принципы сфиральных нейронов

      Сфиральный искусственный нейрон (СИН) и его фрактальный аналог (ФСИН) возникли как ответ на существующие вызовы. Основные идеи их разработки опираются на изучение природных процессов и геометрических структур, которые демонстрируют высокую эффективность в сложных системах.

      Основные принципы СИН:

      – Зеркальная антисимметрия: принцип симметричной обработки данных в двух каналах с противоположными характеристиками. Этот подход позволяет минимизировать искажения и шум.

      – S-образная интеграция: сбор данных с разных каналов с учётом временных и пространственных зависимостей.

      – Фрактальное построение: повторение базовой структуры на каждом уровне с уменьшением масштаба, что обеспечивает адаптивность и масштабируемость.

      Эти принципы вдохновлены природными структурами, такими как ДНК, ветвления деревьев и динамика вихрей в жидкости, которые демонстрируют устойчивость, гибкость и эффективность.

      1.3. Влияние фрактальных структур на архитектуру ИИ

      Фракталы – это геометрические структуры, которые повторяются на разных уровнях с сохранением общего принципа организации. В нейронных сетях их использование позволяет:

      – Создавать масштабируемые архитектуры, адаптирующиеся к данным различной сложности.

      – Эффективно распределять нагрузку между уровнями, повышая энергетическую эффективность.

      – Учитывать данные с разным уровнем детализации.

      Фрактальная структура ФСИН отличается от стандартных нейронных сетей своей гибкостью и универсальностью. Она позволяет интегрировать несколько уровней обработки данных, сохраняя баланс между детализацией и общей картиной.

      Заключение к главе

      Исторический анализ показывает, что развитие нейронных сетей постоянно сталкивается с вызовами, которые требуют новых подходов. СИН и ФСИН представляют собой следующий этап эволюции, предлагая уникальные решения