GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.1 (8)След. > >>   Поиск:  
 Автор Тема: На экспертизу сообществу.
гость
188.43.31.*
На экспертизу сообществу.
Добавлено: 25 мар 17 4:08



[Ответ][Цитата]
гость
77.247.181.*
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 25 мар 17 12:49
Так себе, но за презентаху плюс, хотя всё ранво не совсем ясно что же автор хотел сказать, толи правило Хебба продемонстрировать толи еше что то...

Это новый тип сети?
[Ответ][Цитата]
Михайло
Сообщений: 2366
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 25 мар 17 22:10
Изменено: 25 мар 17 22:10
Псевдонаука, особенно с момента "двойная спираль памяти и сознания" - это уже откровенная лженаука.

И ссылка корявая:



[Ответ][Цитата]
гость
188.43.31.*
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 26 мар 17 3:25
1. В ролике продемонстрированы правила формирования сети, соотносящиеся с постулатом Хебба*, но не являющиеся его производной. Скорее, эти правила позволяют объяснить природу постулата Хебба, сформулировав его в следующим виде – «если клетка «А» неоднократно или постоянно возбуждается раньше клетки «В», и участвует в её возбуждении, то клетка «А» олицетворяет признак события, олицетворяемого клеткой «В», что приводит к процессу роста или метаболических изменений в одной или обеих клетках, ведущий к увеличению эффективности «А», как одной из клеток возбуждающих».
2. Поскольку, ролик предназначен только для демонстрации правил, лежащих в основе программы, выводы из этих правил не рассматриваются. Например, в ролике показано, но не акцентируется внимание на том, что нейронная сеть, созданная по этим правилам, не имеет заранее заданной структуры, а изменяется в процессе функционирования. Необходимость в новых нейронах и слоях определяется по заданным правилам, что решает проблему подбора работоспособной структуры нейронной сети.
Минусом самоорганизующейся сети, созданной по представленным правилам, является возможность потери неиспользуемых знаний. Если событие, после обучение, будет наступать только с появлением определённого набора признаков, остальные признаки с которыми имеется связи, будут считаться плохо соотносящимися с событием, в следствии чего разрушаться. При этом, необходимо отметить, что потеря информации в подобных условиях, наблюдается и в биологических нейронных сетях, что не влияет на их работу, если не носит паталогического характера.
3. Также, представленные правила, объясняют некоторые неочевидные особенности работы биологической нервной системы. В частности, способность спинномозговых ганглий и четверохолмий, блокировать на входе в мозг сигналы, не несущие новой информации, помимо необходимости защитить мозг от перегрузки сенсорной информацией, позволяя фрагментировать поступающую информацию на минимально возможные элементы восприятия.
4. Главной проблемой нейронной сети, правила формирования которой изложены в ролике, является необходимость формирования потребностей направленных на достижение целей в процессе обучения, в отличие от человека, который с рождения наделён тем минимумом потребностей, которые необходимы для его мотивации. Это создаёт чрезмерную сложность внедрения таких сетей, но даёт большие перспективы при длительном использовании.
*«Если аксон клетки «А» находится достаточно близко, чтобы возбуждать клетку «B», и неоднократно или постоянно принимает участие в ее возбуждении, то наблюдается некоторый процесс роста или метаболических изменений в одной или обеих клетках, ведущий к увеличению эффективности «А», как одной из клеток возбуждающих»
_________________________
Цели демонстрации ролика следующие:
Выяснить, насколько такая постановка вопроса интересна людям причастным к отечественной it сфере.
Если интерес есть – постараться довести концепцию до товарного вида.
Впарить получившийся продукт, заинтересованным лицам, за бешенные деньги. (Зачем скрывать очевидное?)
[Ответ][Цитата]
гость
188.43.31.*
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 26 мар 17 3:29
Цитата:
Автор: Михайло

Псевдонаука, особенно с момента "двойная спираль памяти и сознания" - это уже откровенная лженаука.



https://www.youtube.com/watch?v=JMHriTryoBQ&t=213s
[Ответ][Цитата]
rrr3
Сообщений: 11857
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 26 мар 17 3:55
Ну... раз уж сами просите, то и не сердитесь...

Хрень полная, говорящая об очень низком уровне личной проработанности матнриала. Зачатки замка из песка состоящего из научных "истин". В базарный день мешок с доплатой за то, чтобы взяли... На данном форуме такого добра вагон и маленькая тележка, включая совсем новые "универсальные" интеллекты на лыжах и подходы к особым вероятностям...
[Ответ][Цитата]
Дмитрий Стволовой
Сообщений: 328
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 26 мар 17 5:07
Правило Хебба это попросту корреляция фичи с таргетом, что в нелинейном случае мало что значит.

Если вы рассуждаете о новом способе обучения многослойных персептронов то продолжайте, это интересно.


PS: Пока контент не содержит того что можно выгодно продать, нужна конкретика, алгоритм.
[Ответ][Цитата]
гость
78.25.120.*
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 27 мар 17 2:16
cтранным выглядит правило новый признак - новое событие'. Ведь новый признак может характеризовать старое событие в новом контексте. Иначе придется отождествлять новое событие и старое (если это действительно так). По этому правилу события могут начать размножаться слишком быстро.
[Ответ][Цитата]
kondrat
Сообщений: 4026
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 27 мар 17 9:20
Цитата:
Автор: Дмитрий Стволовой

Правило Хебба это попросту корреляция фичи с таргетом, что в нелинейном случае мало что значит.

Если вы рассуждаете о новом способе обучения многослойных персептронов то продолжайте, это интересно.


PS: Пока контент не содержит того что можно выгодно продать, нужна конкретика, алгоритм.

Нормально все. И это даже не просто корреляция, а резонанс с основным через изученные циклом воспроизведения.
[Ответ][Цитата]
гость
188.43.0.*
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 27 мар 17 11:53
Цитата:
Автор: гость

cтранным выглядит правило новый признак - новое событие'. Ведь новый признак может характеризовать старое событие в новом контексте. Иначе придется отождествлять новое событие и старое (если это действительно так). По этому правилу события могут начать размножаться слишком быстро.


"Все активные признаки предшествующие наступлению нового события, являются возможными признаками этого события" по сути то же, что - "Все активные признаки предшествующие наступлению события, являются возможными признаками этого события"
[Ответ][Цитата]
гость
188.43.0.*
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 29 апр 17 9:08

Формирование первого слоя нейронов согласно вышеизложенным правилам. Пока без описания.




[Ответ][Цитата]
Михайло
Сообщений: 2366
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 29 апр 17 13:44
Заебца. Я один до конца досмотрел?
[Ответ][Цитата]
Вольфрамовый клaпaн
Сообщений: 13070
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 29 апр 17 13:45
Цитата:
Автор: Михайло
Я один до конца досмотрел?

Да.
[Ответ][Цитата]
Калитеран
Сообщений: 585
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 29 апр 17 15:23
Изменено: 29 апр 17 15:25
Помню тоже импровизировал виджет для весов в нейросетках, но быстро понял что идея не очень осмысленная, они мало что говорят, куда полезнее визуализировать маски гиперпространства которые режет нейрон, хотя есть метрики и для весов, для осциляций их и если кучей становятся малыми\большими и тп.

как тут http://playground.tensorflow.org

[Ответ][Цитата]
гость
188.43.31.*
На: На экспертизу сообществу.
Добавлено: 29 апр 17 22:31
На мой взгляд, данное решение, выявляет некую закономерность в исходных данных, формируя нейрон как олицетворение этой закономерности (feature selection). Результат визуализации работы нейрона, не несёт в себе смысловой нагрузки, независимо от формы представления такого результата. Визуализация в первую очередь направлена на отладку работы нейронной сети в целом, поэтому, активность нейронов показана в рамках общей картины. Только на этом уровне рассмотрения становятся ясны ключевые моменты, такие как непрерывность информации или важность дублирующийся нейронов.
Любая визуализация самих нейронов только запутывает. Мы ожидаем упрощения, но упрощая вводим новые закономерности низкого уровня, тем самым расширяя представление о модели, в конечном итоге усложняя её. Большое видится издалека.
[Ответ][Цитата]
 Стр.1 (8): [1]  2  3  4  5  ...  8След. > >>