Статья: Методология иерархического многозадачного обучения нейронных сетей типа ERNIE 3 для анализа и генерации русскоязычных текстов (2025)

В статье рассматривается аналоговая схема (аналоговый компьютер), в которой динамика изменения напряжений описывается системой Чуа. Найдены начальные состояния (установка начальных напряжений), которые выводят схему на предельный режим работы — скрытый аттрактор — устойчивый предельный цикл с частотой примерно 0,5 Гц. При этом получаемые сигналы имеют форму, близкую к гармоническому сигналу. Разработанная схема-генератор колебаний содержит семь операционных усилителей, не имеет мемристора, что дает значительное удешевление стоимости сборки; не имеет катушек индуктивности, что устраняет проблемы их изготовления, и гираторов. Определены значения номиналов сопротивлений и емкостей, соответствующих рассматриваемым параметрам системы. Один из инверторов схемы на базе операционного усилителя моделирует нелинейность типа упора, присутствующую в системе Чуа, периодически входя в состояния насыщения. После сборки устройства выходные сигналы схемы, соответствующие фазовым координатам системы Чуа, записаны в текстовый файл через шаг по времени с помощью цифрового осциллографа. Уточнены (идентифицированы) параметры математической модели в разработанной автором компьютерной программе, проверена адекватность модели по коэффициенту детерминации и критерию Фишера. Также численно исследуя устойчивость по Пуассону найденного режима в системе Чуа, определен период и частота полученного цикла, проведено сравнение с частотой, которую дает цифровой осциллограф.

Рассматривается важное в математической экологии логистическое уравнение с запаздыванием и диффузией. Предполагается, что граничные условия на одном из концов отрезка [0,1] содержат параметр. Исследован вопрос о локальной — в окрестности состояния равновесия — динамике соответствующей краевой задачи при всех значениях параметров граничных условий. Выделены критические случаи в задаче об устойчивости состояния равновесия и построены нормальные формы — скалярные комплексные обыкновенные дифференциальные уравнения первого порядка. Их нелокальная динамика определят поведение решений исходной задачи в малой окрестности состояния равновесия.

Исследование различных процессов приводит к необходимости уточнения (расширения) границ применимости вычислительных конструкций и инструментов моделирования. Целью данной статьи является развитие разложения Тейлора для функций нескольких переменных на основе понятия -дифференцируемости. Функцию из, где — -мерный куб, назовём -дифференцируемой во внутренней точке этого куба, если существует алгебраический многочлен степени не выше первой, для которого равномерно по всем векторам единичной сферы интеграл по с пределами и от выражения есть при. Показано, что при таком определении справедливо дифференцирование сложной функции с линейной внутренней компонентой, имеет место принцип вектора-градиента. Доказан следующий результат. Пусть функция имеет в некоторой окрестности внутренней точки непрерывные частные производные до порядка включительно, которые -дифференцируемы в точке, тогда в этой окрестности справедливо разложение Тейлора функции с точностью.

Разработка качественных инструментов автоматического определения уровней текстов по шкале CEFR позволяет создавать учебные и проверочные материалы более быстро и объективно. В данной работе авторы исследуют два типа современных моделей текста: лингвистические характеристики и эмбеддинги больших языковых моделей для задачи классификации русскоязычных текстов по шести уровням CEFR: A1—C2 и трём укрупнённым категориям A, B, C. Два вида моделей явным образом представляет текст в виде вектора числовых характеристик. При этом разделение текста на уровни рассматривается как обычная задача классификации в области компьютерной лингвистики. Эксперименты проводились с собственным корпусом из 1904 текстов. Лучшее качество достигается rubert-base-cased-conversational без дополнительной адаптации при определении как шести, так и трёх категорий текста. Максимальное значение F-меры для уровней A, B, C равно 0,77. Максимальное значение F-меры для прогнозирования шести категорий текста равно 0,67. Качество определения уровня текста больше зависит от модели, чем от алгоритма классификации машинного обучения. Результаты отличаются друг от друга не более чем на 0,01-0,02, особенно это касается ансамблевых методов.

Использование мультимодальных данных в системах распознавания эмоций имеет огромный потенциал для приложений в различных областях: здравоохранение, человеко-машинные интерфейсы, контроль состояния операторов, маркетинг. До недавнего времени развитие систем распознавания эмоций на основе мультимодальных данных сдерживалось недостаточной мощностью вычислительной техники. Однако с появлением высокопроизводительных систем на основе графических процессоров и разработкой эффективных архитектур глубоких нейронных сетей произошел всплеск исследований, направленных на использование нескольких модальностей, таких как аудио, видео и физиологические сигналы, для точного определения человеческих эмоций. Помимо этого, немаловажную роль стали играть физиологические данные, полученные с помощью носимых устройств, благодаря относительной простоте их сбора и точности, которую они позволяют достигать. В данной статье рассмотрены архитектуры и методы применения глубоких нейронных сетей для анализа мультимодальных данных с целью повышения точности и надежности систем распознавания эмоций, представлены современные подходы к реализации таких алгоритмов и существующие открытые наборы мультимодальных данных.