Using spreadsheets as learning tools for neural network simulation

The article supports the need for training techniques for neural network computer simulations in a spreadsheet context. Their use in simulating artificial neural networks is systematically reviewed. The authors distinguish between fundamental methods for addressing the issue of network computer simulation training in the spreadsheet environment, joint application of spreadsheets and tools for neural network simulation, application of third-party add-ins to spreadsheets, development of macros using embedded languages of spreadsheets, use of standard spreadsheet add-ins for non-linear optimization, creation of neural networks in the spreadsheet environment without add-ins, and On the article, methods for creating neural network models in Google Sheets, a cloud-based spreadsheet, are discussed. The classification of multidimensional data presented in R. A. Fisher's "The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems" served as the model's primary inspiration. Discussed are various idiosyncrasies of data selection as well as Edgar Anderson's participation in the 1920s and 1930s data preparation and collection. The approach of multi-dimensional data display in the form of an ideograph, created by Anderson and regarded as one of the first effective methods of data visualization, is discussed here.The article supports the need for training techniques for neural network computer simulations in a spreadsheet context. Their use in simulating artificial neural networks is systematically reviewed. The authors distinguish between fundamental methods for addressing the issue of network computer simulation training in the spreadsheet environment, joint application of spreadsheets and tools for neural network simulation, application of third-party add-ins to spreadsheets, development of macros using embedded languages of spreadsheets, use of standard spreadsheet add-ins for non-linear optimization, creation of neural networks in the spreadsheet environment without add-ins, and On the article, methods for creating neural network models in Google Sheets, a cloud-based spreadsheet, are discussed. The classification of multidimensional data presented in R. A. Fisher's "The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems" served as the model's primary inspiration. Discussed are various idiosyncrasies of data selection as well as Edgar Anderson's participation in the 1920s and 1930s data preparation and collection. The approach of multi-dimensional data display in the form of an ideograph, created by Anderson and regarded as one of the first effective methods of data visualization, is discussed here

Використання електронних таблиць як засобів навчання комп'ютерного моделювання нейронних мереж

The article substantiates the necessity to develop training methods of computer simulation of neural networks in the spreadsheet environment. The systematic review of their application to simulating artificial neural networks is performed. The authors distinguish basic approaches to solving the problem of network computer simulation training in the spreadsheet environment, joint application of spreadsheets and tools of neural network simulation, application of third-party add-ins to spreadsheets, development of macros using the embedded languages of spreadsheets; use of standard spreadsheet add-ins for non-linear optimization, creation of neural networks in the spreadsheet environment with-out add-ins and macros. The article considers ways of building neural network models in cloud-based spreadsheets, Google Sheets. The model is based on the problem of classifying multi-dimensional data provided in “The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems” by R. A. Fisher. Edgar Anderson’s role in collecting and preparing the data in the 1920s-1930s is discussed as well as some peculiarities of data selection. There are presented data on the method of multi-dimensional data presentation in the form of an ideograph developed by Anderson and considered one of the first efficient ways of data visualization.У статті обґрунтовано необхідність розробки методів навчання комп'ютерного моделювання нейронних мереж у середовищі електронних таблиць. Проводиться систематичний огляд їх застосування для моделювання штучних нейронних мереж. Автори виділяють основні підходи до вирішення проблеми навчання нейромережевого комп'ютерного моделювання в середовищі електронних таблиць: спільне застосування електронних таблиць та засобів нейромережевого моделювання, застосування сторонніх надбудов до електронних таблиць, розробка макросів з використанням убудованих мов електронних таблиць, використання стандартних надбудов електронних таблиць для нелінійної оптимізації, створення нейронних мереж у середовищі електронних таблиць без надбудов і макросів. У статті розглядаються способи побудови моделей нейронних мереж у хмарних електронних таблицях Google Sheets. Модель ґрунтується на проблемі класифікації багатовимірних даних, представленій у роботі Р. А. Фішера «Використання множинних вимірювань у таксономічних задачах». Обговорюється роль Едгара Андерсона у зборі та підготовці даних у 1920-1930-х роках, а також деякі особливості відбору даних. Представлені дані про метод багатовимірного подання даних у вигляді ідеографу, розробленого Андерсоном, який вважається одним з перших ефективних способів візуалізації даних

Комп'ютерне моделювання нейронних мереж з використанням електронних таблиць: світанок ери Камелоту

The article substantiates the necessity to develop training methods of computer simulation of neural networks in the spreadsheet environment. The systematic review of their application to simulating artificial neural networks is performed. The authors distinguish basic approaches to solving the problem of network computer simulation training in the spreadsheet environment, joint application of spreadsheets and tools of neural network simulation, application of third-party add-ins to spreadsheets, development of macros using the embedded languages of spreadsheets; use of standard spreadsheet add-ins for non-linear optimization, creation of neural networks in the spreadsheet environment without add-ins and macros. After analyzing a collection of writings of 1890-1950, the research determines the role of the scientific journal “Bulletin of Mathematical Biophysics”, its founder Nicolas Rashevsky and the scientific community around the journal in creating and developing models and methods of computational neuroscience. There are identified psychophysical basics of creating neural networks, mathematical foundations of neural computing and methods of neuroengineering (image recognition, in particular). The role of Walter Pitts in combining the descriptive and quantitative theories of training is discussed. It is shown that to acquire neural simulation competences in the spreadsheet environment, one should master the models based on the historical and genetic approach. It is indicated that there are three groups of models, which are promising in terms of developing corresponding methods – the continuous two-factor model of Rashevsky, the discrete model of McCulloch and Pitts, and the discrete-continuous models of Householder and Landahl.У статті обґрунтовано необхідність розробки методики навчання комп’ютерного моделювання нейронних мереж у середовищі електронних таблиць, виконано систематичний огляд досвіду їх використання для моделювання штучних нейронних мереж та виокремлено основні підходами до розв’язання проблеми навчання комп’ютерного моделювання нейронних мереж у середовищі електронних таблиць: спільне використання електронних таблиць та засобів для нейромережевого моделювання; використання сторонніх надбудов для табличних процесорів; розробка макросів убудованими мовами табличних процесорів; застосування стандартних надбудов табличних процесорів для нелінійної оптимізації; створення нейронних мереж у середовищі електронних таблиць без використання надбудов та макросів. На основі аналізу корпусу джерел за 1890-1950 рр. визначено роль наукового журналу «Bulletin of Mathematical Biophysics», його засновника Ніколаса Рашевського та наукової спільноти, що склалась навколо журналу, у становленні та розвитку моделей і методів обчислювальної нейронауки. Зокрема, виявлено психофізіологічні основи побудови нейронних мереж, математичні основи нейрокомп'ютингу та методів нейроінженерії (зокрема, розпізнавання образів). Обговорено роль Уолтера Піттса у об’єднанні описової та кількісної теорій навчання. Показано, що формування компетентності з нейромережевого моделювання у середовищі електронних таблиць доцільно здійснювати через опанування моделей на основі історико-генетичного підходу та визначено три групи моделей, перспективні для розробки відповідної методики: неперервна двофакторна модель Рашевського, дискретна модель Маккалока-Піттса та група дискретно-неперервних моделей Хаусхолдера-Ландаля

Recurrent Neural Networks for Representing, Segmenting, and Classifying Surgical Activities

Robot-assisted surgery has enabled scalable, transparent capture of high-quality data during operation, and this has in turn led to many new research opportunities. Among these opportunities are those that aim to improve the objectivity and efficiency of surgical training, which include making performance assessment and feedback more objective and consistent; providing more specific or localized assessment and feedback; delegating this responsibility to machines, which have the potential to provide feedback in any desired abundance; and having machines go even further, for example by optimizing practice routines, in the form of a virtual coach. In this thesis, we focus on a foundation that serves all of these objectives: automated surgical activity recognition, or in other words the ability to automatically determine what activities a surgeon is performing and when those activities are taking place. First, we introduce the use of recurrent neural networks (RNNs) for localizing and classifying surgical activities from motion data. Here, we show for the first time that this task is possible at the level of maneuvers, which unlike the activities considered in prior work are already a part of surgical training curricula. Second, we study the ability of RNNs to learn dependencies over extremely long time periods, which we posit are present in surgical motion data; and we introduce MIST RNNs, a new RNN architecture that is capable of capturing these extremely long-term dependencies. Third, we investigate unsupervised learning using surgical motion data: we show that predicting future motion from past motion with RNNs, using motion data alone, leads to meaningful and useful representations of surgical motion. This approach leads to the discovery of surgical activities from unannotated data, and to state-of-the-art performance for querying a database of surgical activity using motion-based queries. Finally, we depart from a common yet limiting assumption in nearly all prior work on surgical activity recognition: that annotated training data, which is difficult and expensive to acquire, is available in abundance. We demonstrate for the first time that both gesture recognition and maneuver recognition are feasible even when very few annotated sequences are available; and that future-prediction based representation learning, prior to the recognition phase, yields significant performance improvements when annotated data is scarce

Proceedings of the Second Joint Technology Workshop on Neural Networks and Fuzzy Logic, volume 2

Documented here are papers presented at the Neural Networks and Fuzzy Logic Workshop sponsored by NASA and the University of Texas, Houston. Topics addressed included adaptive systems, learning algorithms, network architectures, vision, robotics, neurobiological connections, speech recognition and synthesis, fuzzy set theory and application, control and dynamics processing, space applications, fuzzy logic and neural network computers, approximate reasoning, and multiobject decision making

Доповнена реальність в освіті

This volume represents the proceedings of the 1st International Workshop on Augmented Reality in Education (AREdu 2018), held in Kryvyi Rih, Ukraine, in October 2, 2018. It comprises 24 contributed papers that were carefully peer-reviewed and selected from 41 submissions. The accepted papers present the state-of-the-art overview of successful cases and provides guidelines for future research.Цей том репрезентує матеріали 1-го Міжнародного семінару "Доповнена реальність в освіті" (AREdu 2018), що відбувя 2 жовтня 2018 року в м. Кривий Ріг, Україна. До нього входять 24 статті, які були ретельно переглянуті та обрані з 41 подання. У прийнятих роботах представлений найсучасніший огляд успішних випадків та окреслено напрями майбутніх досліджень