/men-haqimda

╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌

Bu blog — Sabohat deb nomlangan, miyaga o'xshash ishlovchi AI model ustidagi ishlarim haqida. Hozirgi arxitektura — Spiking Neural Network (SNN); klassik ANN'lardan farqli o'laroq, neyronlar uzluksiz signal emas, biologik miyadagi kabi spike'lar orqali muloqot qiladi.

Loyiha boshlanishida arxitektura Graph Neural Network (GNN) edi — 4-darajali (character → morpheme → word → semantic) graf tuzilmasi. Bir nechta sinovdan keyin SNN yondashuviga o'tdim, chunki u biologik miyaga yanada yaqinroq va energiya samarali. Bu o'tish haqida alohida yozuvlarda yozaman.

Asosiy maqsadlar: (1) modelni o'z-o'zidan o'rgana oladigan holatga olib chiqish, (2) continual learning paytidagi catastrophic forgetting muammosini sezilarli kamaytirish.

Hozirgacha 200+ sinov o'tkazilgan; har biri spike encoding, plasticity qoidalari va xotira konsolidatsiyasi yo'llarini tekshirish uchun.

Bu yerda men: ish kundaliklarini, texnik eslatmalarni va til/AI haqidagi ochiq fikrlarimni baham ko'raman.

// aloqa: hello@solvie.me