GotAI.NET - Форум - Искусственный интеллект

Цитата:

Автор: tac2

Вопрос в заголовке, прошу откликнутся. Или вынужден констатировать, что политика модерации привела форум к полной деградации и засилью флуда. Если я ошибаюсь напишите, когда тут обсуждали что-то связанное с ИИ?

Обновление 14.08.2026 Добавлю ссылки на мои ролики про ИИ , LLM , чтобы легче было преодолеть порог вхождения в тему
https://m.youtube.com/watch?v=vwp3H8se3YE

https://m.youtube.com/watch?v=pdlxxrWjoYo

https://m.youtube.com/watch?v=sCTHV27lfnM

https://m.youtube.com/watch?v=T-tFzS-YWGA

Обновление 18.08.2025
О перцептроне Розенблата

Моя статья 2009 года, она не была опубликована в реферируемых журналах РФ, а лишь в сборнике РТУ, Латвии, т.к. представляет собой якобы хорошо известные исторические данные по мненью проф. Редько, и а ней нет оригинальности, но по факту мы видим что никто этого не знает. Поэтому очень рекомендуется для прочтения, требуются некоторое понимание мат. терминов и немного упорности.

Гарантированное формирование перцептроном пространства, которое удовлетворяет гипотезе компактности

https://habr.com/en/articles/140387/

полную статью в нормальном формате могу выслать по запросу, исходя из авторских прав, не могу публиковать где попало, но там вполне достаточно информации

После изучения теории, займитесь практикой важно нам будет сравнить с бэкпропом позже, статья ниже поможет сделать реализацию, сделайте её на c# и считайте, что тестовое задание на присоединение к нашей группе вы прошли, с не программистами или прочтми делится кодом и практическими наработками мы не будем

https://habr.com/en/articles/140495/

Update 27.08.2025

Начнем с того, что я от большой своей щедрости, решил поделится с вами реализацией перцептрона Розенблатта на гитхабе.

Там вы найдете:
1. Классическую версию перцептрона Розенблатта (NeironNetR)
2. Оптимизированную, сохраняющую активность среднего слоя для каждого примера, она быстрее обучается но требует больше памяти (NeironNetA)
3. Блочную версию, которая пытается обучить перцептрон показывая примеры блоками (NeironNetB)

А так же там есть реализация перцептрона на Cuda.

Но боюсь скорость работы каждой из них заставляет желать лучшего. Особенно НИСКОЛЬКО не оправдывает реализация на CUDA. И не понятно почему. Если и когда появятся те кто посмотрит код и захочет обсудить, а еще лучше если объяснит мне почему на CUDA работает хуже - буду благодарен.

Ах да, задача решаемая в примере классическая - это четность (обобщение XOR), сама по себе она не интересна и мы смотрим лишь производительность.

В отличии от бэкпропа, который принципиально не может обучится без ошибок, перцептрон Розенблатта обучается без ошибок. Вопрос лишь в том, сколько бит на сенсорах он потянет. Это число совсем не большое - 14 бит, наиболее ходовой пример, можно играться с другими параметрами, но сейчас это не важно. 14 бит на входе и 1 бит на выходе - это все что обучается за разумное время.

Написал пару статей на хабре, разжевал чуть подробнее

На дворе LLM, а книгу о перцептроне так никто и не открыл!?

Интерпретация и оптимизация перцептрона Розенблатта

так а что в результате?

Форум: Проблемы искусственного интеллекта