|
|
На: Противоестественный сильный ИИ.
Добавлено: 29 апр 15 23:18
|
может быть в ' инженерном' смысле имеет смысл смотреть в какой нейросистеме более
эффективно реализованы нейрооператоры типа декорреляции?..
|
|
|
|
| На: Противоестественный сильный ИИ.
Добавлено: 29 апр 15 23:22
|
малая кора проигрывает гиперстриатуму, но большая реализует архитектурные преимущества вплоть до качественных особенностей..
|
|
|
|
| На: Противоестественный сильный ИИ.
Добавлено: 30 апр 15 6:03
|
в тему прорывов по противоестественно сильному.
Статья "Mismatched Training and Test Distributions Can Outperform Matched Ones" этого года в журнале Neural Computation (на самом деле, ничего о нейросетях в статье нет).
Рвёт все древние (растущие ещё из статистики) шаблоны о том, что обучающая и тестовая выборки должны принадлежать одной совокупности для того, чтобы решение задачи обучения с учителем получилось наилучшим (когда мы определяем лучшую модель как дающую наименьшую ошибку на тесте).
Доказывается (теоретически и монтекарлой), если заранее знаем тест - можно достаточно часто сконструировать обучающую выборку с иными законами распределения, такую, что обучение на ней даст лучшую точность при тесте, чем обучение на обуч.выборке из той же ген.совокупности, что и тест.
И конструирование такой выборки сведено к задаче оптимизации.
|
|
|
|
| На: Противоестественный сильный ИИ.
Добавлено: 30 апр 15 6:30
|
похоже, что при этих манипуляциях просто неявно восстанавливается модель теста, ее поточесные оценки становятся 'смещенной' выборкой для обучения, - ясно что обучающая выборка из ген. совокупности теста будет отягощена шумом, снижающем точность.
|
|
|
|
| На: Противоестественный сильный ИИ.
Добавлено: 02 май 15 0:08
Изменено: 02 май 15 0:09
|
Оценки максимального правдоподобия при неизвестных распределениях это оценки совпадающие с оценками мах. энтропии. В случае получения обучающей совокупности методом логистической регрессии как задачи максимизации правдоподобия обучающих выборок предполагается распределение Бернули для бинарного селектора и не явно предполагается нормальность распределений для независимых переменных в непрерывном случае или равномерность их распределения в дискретном случае, тоже самое относится к параметрически другим распределениям полученных тестовых выборок. Распределение оценки будет конечно параметрически отличным, как от тестового, так и от обучающего, но это следствие,а не первопричина эффективности таких оценок. Первопричиной эффективности является максимальность энтропии подобных оценок.
Возникает вопрос в практической осуществимости подхода предложенного в статье, когда совокупность тестовых выборок не определена, как в случае рассмотренных примеров, возможность до обучения при практическом использовании системы конечным пользователем сомнительна.
|
|
|
|
| На: Противоестественный сильный ИИ.
Добавлено: 02 май 15 0:41
|
при погружении абстракции максимальной энтропии в кокретизирующий контекст возникают постановки на максимум взаимной информации, минимизацию эмпирического риска.
|
|
|
| |
|
| На: Противоестественный сильный ИИ.
Добавлено: 02 май 15 4:22
|
из последнего от urss можно рекомендовать меркова 'Распознавание образов. Построение и обучение вероятностных моделей'
|
|
|
| |
| |
| |
|
| На: Противоестественный сильный ИИ.
Добавлено: 09 май 15 22:28
|
Здесь не совсем так. Позитивное развитие это усиление текущего вектора относительной истины, а негативное это ослабление этого вектора. Негативное развитие имеет место и в положительной четверти координат, а позитивное и в отрицательной. Вот интенция действительно всегда соответствует четверти, а её развитие - нет.
|
|
|
|
| На: Противоестественный сильный ИИ.
Добавлено: 10 май 15 8:47
Изменено: 30 май 15 12:38
|
Дорогой ЭГТР Симпсон!
Предложенная модель была презентована не для того чтобы соответствовать или не соответствовать бредовым представлениям ЭГРТ, поэтому прошу вас оставить рассуждения об истине, как относительной так и любой другой, в этой теме.
Для более ясного понимания нашим сообществом того, что я хотел высказать, предлагая эту модель, повторю ещё раз смысл её терминов.
1. Зелёный вектор - выбор элит в отношении желательного направления развития общества. С учётом принятой нормировки Модуль(с)=1 смысл этого вектора соответствует направлению развития с вероятностью равной единице в направлении Фи.
2. Красный вектор - характеризует усреднённое состояние умонастроений масс. Наиболее вероятное направление этого вектора соответствует максимуму эгоизма, т.е. он ориентирован в направлении желательных для этого усреднённого индивида возможностей - pi/2, интенсивность этого стремления может варьироваться в диапазоне 0-1.
3. Синий вектор - характеризует интенсивность необходимого и достаточного насилия политической структуры(левиафана), обеспечивающего движение усреднённого индивида, а следовательно и общества в целом, в желательном для элиты направлении. При этом, насилие может быть классифицировано следующим образом:
а. Физическое насилие,
а.1 Насилие неприемлемое для индивида (стенка, лагеря, мордобой,...). Проекция синего вектора на отрицательную вертикальную полуось.
а.2 Приемлемое насилие (экономическое принуждение). Проекция синего вектора на положительную вертикальную полуось.
б. Идеологическое насилие - промывание мозгов, проекция синего вектора на горизонтальную ось.
Предлагаемая модель допускает представление любой социальной системы в этих координатах.
|
|
|
|
| На: Противоестественный сильный ИИ.
Добавлено: 28 май 15 22:26
Изменено: 28 май 15 22:43
|
Предложенная модель демонстрирует вскрытую современными социологами структуру насилия. Например, Славой Жижек определяет два вида насилия. 1. Объективное насилие - насилие государства или некой системы отношений по отношению к индивиду. 2. Субъективное насилие - насилие индивидов по отношению к друг другу или насилие внесистемных сил по отношению к системе или индивидуумам. Например, внесистемные силы могут совершить революцию и уничтожить левиафана, в модели это случай - модуль С=0. Исчезает ли при этом насилие?  Видим, что нет, просто объективное насилие заменяется на субъективное, причём в самой отвратительной форме физического насилия(см. пред. пост). Примеры подобного состояния общества широко известны. Россия 90-х, Ливия сегодня ...
|
|
|
|
| На: Противоестественный сильный ИИ.
Добавлено: 30 май 15 7:02
Изменено: 14 июн 15 23:37
|
Две теоремы.
T1.В любом обществе субъективное насилие равно взятому с обратным знаком его эгоизму.
T2.В любом не насильственном обществе (зелёный вектор в верхней полуплоскости) уровень суммарного насилия типа а1 меньше его субъективного насилия типа а1.
|
|
|
|