A A A A Автор Тема: Нейроны, приближения функций и понятий (Прочитано 3358 раз)

alex_semenov · « **Ответ #20 :** 16 Янв 2012 [14:17:14] »

Цитата: omnidroid от 14 Янв 2012 [12:38:00]

И вот тут наступает момент, когда нам требуются некие базовые понятия, которые могут быть определены всё же не экспериментатором, а некими структурами нейронной сети, которые обучились самостоятельно. Чисто в силу врождённых способностей нейронных структур к обработке информации. Как те же самые карты Кохонена, способные классифицировать взаимосвязи между понятиями, вообще не зная ничего о понятиях. Но они определяют именно взаимосвязи. Как быть с определением базовых понятий? Хотя бы физических характеристик?

Вам какой ответ нужен? Нормальный или гениальный?
Нормальный - попробуйте найти нечто ОБЩЕЕ вот в этих двух работах:

http://www.informograd.narod.ru/IR_2005/IR_2010/index.html
и
http://www.e-reading.org.ua/bookreader.php/6691/Bleiiksli%2C_Hokins_-_Ob_intellekte.html

Они, по сути, просто просятся на объединение.

Ну а если вам нужен гениальный ответ (хотя нафик он вам?)… Все гениальное ведь просто… В этом и сложность его понимания…
Еще раз:

Цитата

И вот тут наступает момент, когда нам требуются некие базовые понятия, которые могут быть определены всё же не экспериментатором, а некими структурами

Хотите простой и гениальный ответ? Заставьте систему в процессе распознавания ОШИБАТЬСЯ.
Я понимаю, психологически, программисту, это трудно.
Но посудите сами.
Ведь любой детерминированный (регулярный) метод кластеризации все равно будет тупить. ОШИБАТЬСЯ на некоторых наборе входных данных, которые выходят за рамки изначально предполагавшихся вами критериев кластеризации (невыпуклые несвязанные кластеры негеделевой кластеризации не поддаются! Ибо нет НИКАКИХ наиболее общих априрорных критериев разделения пространства признаков. Никаких! Понимаете?). И все такие ошибки будет ошибками программиста (строителя сети), который не предусмотрел данный наиболее общий случай. Слишком узко понял задачу.
Но если вы заложите изначально способность алгоритма ошибаться САМОСТОЯТЕЛЬНО (снабдите его своего рода "свободой воли", непредсказуемостью ни для кого) то вы снимаете с себя, с программиста, ответственность.

Вы думаете это шутка? Да шутка. Но в хорошей шутке лишь доля шутки. От смешного до великого…
Когда ваша система будет САМА ошибаться (о чудо!) она иногда будет ошибаться В НУЖНУЮ СТОРОНУ. Без вашего участие, программиста-демиурга. Понимаете?
Редко но будет. Во всяком случае, тому моему алгоритму как раз этой способности ошибаться в некоторых особо подлых случаях и не хватало (и он ГАРАНТИРОВАНО на них попадался). Я это тогда очень четко увидел. И это был катарсис, сатори, прозрение…
Детерминированные машины беспросветно тупы.
Как бы вы не изгалялись.
Вы должны дать машине возможность ошибаться самостоятельно. "Вот и все". (с)
Все что останется вам еще предусмотреть к этому (на самом деле я иронизирую все это крайне сложно реализовать в коде. Я до сих пор не понимаю до конца как) - это способность алгоритма (или сети, как вам будет угодно) избавляться от НЕУДАЧНЫХ (как потом выяснится) ошибок. Их куда больше чем гениальных догадок. Но как раз с этим можно бороться.
Ведь что такое самообучение? Это выдвижение и проверка собственных догадок. И только. Но глупые догадки забываются. Удачные - запоминаются. Но прежде чем что-то проверять, надо иметь уже набор идей для проверки. И где их взять?
Или идея у вас уже есть изначально (кто то вам ее дал, учитель обучил сеть, или программист запрограммировал детерминированную программу) или..? Вы ее взяли с потолка. "От себя". "От бога". Не важно как это назвать, но это должен быть ТРЕТИЙ источник (третий глаз так сказать). Не учитель и не входная информация. Бог. Не иначе.
Как у Пушкина? И опыт, сын ошибок трудных, и гений парадоксов друг и … случай, бог, изобретатель… И это (заметьте!) было написано до "Происхождения видов" Дарвина!

Если вы думаете, что новую идею можно получить из входной информации - вы ИДИОТ.
Тупица и мудак. Беспросветный!
Такой же идиот, как тысячи и миллионы сплепцов, которым этот идиотизм зашили в голову.
Почему нельзя взять новое из входного потока? Это сложный вопрос. Но попробуйте объяснить почему можно? Да не объясните. Так принято думать и все. Это массовое тупое заблуждение, что сам входной поток содержит "новую информацию", что существует некая информация сама по себе. Входной поток содержит лишь ту информацию, что вы ОЖИДАЕТЕ получить (посмотрите элементарную теорию Шеннона. Это там лежит на поверхности и смеется над нами, дебилами). Новая идея сначала должна родиться у вас в голове, "измаслиться", а потом вы (уже готовый ее проверить), пытаетесь распознать ее в поступающем извне потоке данных. Так и никак иначе.
Поверить (принять как рабочую гипотезу) в это трудно. Но возможно вот эта притча вам поможет?
http://alex-semenov.livejournal.com/7655.html

В любом случае. Я вам как теоретик ИИ гарантирую - случайный тык - это единственное универсальное решение получения новых идей в "старой" голове. Разум, интеллект это эволюция идей. Наследование->Мутация->Отбор.
Наследование - в данном случае распознавание образа на входе (вы вспоминаете что это такое). Мутация - вероятностный поход к процессу распознавания (процесс вероятностен, вы можете ошибиться при этом). Отбор - забывание (стирание) образов, которые не наследуются (не распознаются снова и снова), бессмысленные образы.
Другого "алгоритма" вытаскивать себя за волосы из болота не существует в этой вселенной. Задача негеделевой кластеризации - это только частный случай более общей проблемы. Понимаете? И проблемы на самом деле далеко не детской. Нешуточной. Это не какой-то там вспомогательный сервис. Напротив. По сути, это ядро того, что мы и именуем "Разум". А вот такое, "базовое" явление как "сознание" всего лишь СЕРВИС на побегушках у того о чем я вам говорил выше.

То что случайность- ключ к интеллекту можно доказать на уровне очень глубоких теоретизирований в которых я и погряз тогда, много лет назад, забросив свои попытки быстренько запрограммировать разум.

Но вам нужно быстрое решение побыстрячку. Так вот. Когда у вас кончаться идеи - вспомните про этот мой бред. В каждом бреде лишь доля бреда.

Проходящий Кот · « **Ответ #21 :** 26 Янв 2012 [00:23:18] »

Передать Разум с места на место нам помогут Самокорректирующиеся коды
Из WIKI:(Код Хэмминга):
http://ru.wikipedia.org/wiki/%CA%EE%E4_%D5%FD%EC%EC%E8%ED%E3%E0
" Самокорректирующиеся коды
Коды, в которых возможно автоматическое исправление ошибок, называются самокорректирующимися. Для построения самокорректирующегося кода, рассчитанного на исправление одиночных ошибок, одного контрольного разряда недостаточно. Как видно из дальнейшего, количество контрольных разрядов k должно быть выбрано так, чтобы удовлетворялось неравенство $2^k \geq k+m+1$ или $k \geq \log_2(k+m+1)$ , где m — количество основных двоичных разрядов кодового слова. Минимальные значения k при заданных значениях m, найденные в соответствии с этим неравенством, приведены в таблице.

Диапазон m	k_min
1	2
2-4	3
5-11	4
12-26	5
27-57	6

В настоящее время наибольший интерес представляют двоичные блочные корректирующие коды. При использовании таких кодов информация передаётся в виде блоков одинаковой длины и каждый блок кодируется и декодируется независимо друг от друга. Почти во всех блочных кодах символы можно разделить на информационные и проверочные. Таким образом, все комбинации кодов разделяются на разрешенные (для которых соотношение информационных и проверочных символов возможно) и запрещенные.
Основными характеристиками самокорректирующихся кодов являются:

Число разрешенных и запрещенных комбинаций. Если n - число символов в блоке, r - число проверочных символов в блоке, k - число информационных символов, то $~2^n$ - число возможных кодовых комбинаций, $~2^k$ - число разрешенных кодовых комбинаций, $~2^n - 2^k$ - число запрещенных комбинаций.
Избыточность кода. Величину $~\tfrac{r}{n}$ называют избыточностью корректирующего кода.
Минимальное кодовое расстояние. Минимальным кодовым расстоянием d называется минимальное число искаженных символов, необходимое для перехода одной разрешенной комбинации в другую.
Число обнаруживаемых и исправляемых ошибок. Если g - количество ошибок, которое код способен исправить, то необходимо и достаточно, чтобы $~d \geq 2g+1$
Корректирующие возможности кодов.

Граница Плоткина даёт верхнюю границу кодового расстояния $~d\leqslant \tfrac{n * 2^{k-1}}{2^k-1}$ или $~r \geq 2*(d-1)-\log_2 d$ при $~n \geq 2*d-1$
Граница Хемминга устанавливает максимально возможное число разрешенных кодовых комбинаций $~2^k \leq {2^n} / \sum_{i=0}^{\tfrac{d-1}{2}} C_n^i$ где $C_n^i$ - число сочетаний из n элементов по i элементам. Отсюда можно получить выражение для оценки числа проверочных символов: $~r \geq log_2( \sum_{i=0}^{\tfrac{d-1}{2}} C_n^i)$ Для значений $(d/n) \leq 0.3$ разница между границей Хемминга и границей Плоткина невелика.
Граница Варшамова-Гильберта для больших n определяет нижнюю границу числа проверочных символов $~r \geq log_2(\sum_{i=0}^{d-2} C_{n-1}^i)$ Все вышеперечисленные оценки дают представление о верхней границе d при фиксированных n и k или оценку снизу числа проверочных символов
"
Если у нас 10¹²нейронов в мозгу, то для передачи одного аксона нам потребуется 90 бит (40+40+10).
Если мы заложим число ошибок 50, то общий сигнал будет 200 бит.
Так что точно передать содержимое разума можно....

omnidroid · « **Ответ #22 :** 26 Янв 2012 [09:20:07] »

При чём тут это? Чтобы было что передавать, надо это что-то сначала иметь. Много у нас есть считанных конфигураций чьей-либо нейронной сети ЦНС? Или у нас есть методы создания таковой (и работающей) модели с нуля?

К тому же, нейронная сеть устойчива к ошибкам сама по себе, нет особой нужды переживать за точность передачи.

Речь идёт о способности сети самостоятельно формировать базовые понятия для построения затем более сложных.
Элементарно сформировать понятие "треугольник" из трёх замкнутых прямых линий и их соединений. При этом, понятно, "понятие" будет являться лишь определённым уровнем выхода с соответствующей группы нейронов, но этого достаточно.

Когнитрон тут явно является одним из ключей.

Интересно было бы почитать какие-нибудь исследования устройства зрительной системы мозга. Я затрудняюсь найти в гуглах, не знаю, что конкретно спрашивать, просеивать тонны скопированных друг у друга бредовых статей не хочется.

bob · « **Ответ #23 :** 26 Янв 2012 [16:23:33] »

Цитата: Yuri от 13 Янв 2012 [22:02:03]

Нет, товарищ как бы спрашивает про самозарождения классификационных понятий. Чтобы сеть сама додумалась до элементарных фигур, десятичных цифр, а там и до трансфинитных чисел и вариационного исчисления недалеко!

Тогда - гиблое дело. До этого всё человечество тысячи лет додумывалось.

незлой · « **Ответ #24 :** 26 Янв 2012 [19:37:10] »

разум - занятие коллективное, одинокий ии никогда разумным не станет. частью нашей цивилизации -- другое дело. как уошо

что научило уошо категоризировать и абстрагировать, неужели строение её нейронов?

omnidroid · « **Ответ #25 :** 26 Янв 2012 [23:55:21] »

Цитата: незлой от 26 Янв 2012 [19:37:10]

разум - занятие коллективное, одинокий ии никогда разумным не станет. частью нашей цивилизации -- другое дело. как уошо

что научило уошо категоризировать и абстрагировать, неужели строение её нейронов?

А что, есть варианты, когда глупые обезьяны, не имеющие в своей башке ни одного понятия, вдруг взяли и коллективно их придумали?
Кто научил тебя, что колесо может катиться? Кто научил тебя, что всё круглое может катиться? Может того - сам, играя в децтве с всякими разными предметами?

bob · « **Ответ #26 :** 27 Янв 2012 [00:24:31] »

Цитата: omnidroid от 26 Янв 2012 [23:51:45]

Предлагаю не загаживать тему болтовнёй с теми, кто на основе собственного малого бреда доходит до бреда космических масштабов.
Предлагаю не писать бессмысленных сообщений.

Ну, если хотите пример абсолютно бессмысленного сообщения, то вот оно:
https://astronomy.ru/forum/index.php/topic,92205.msg1811256.html#msg1811256
Рекурсив. Народ пытался его понять, придать ему какой-то смысл. Но, как выяснилось, это невозможно.

незлой · « **Ответ #27 :** 27 Янв 2012 [02:48:19] »

Цитата: omnidroid от 26 Янв 2012 [23:55:21]

А что, есть варианты, когда глупые обезьяны, не имеющие в своей башке ни одного понятия, вдруг взяли и коллективно их придумали?

есть. цивилизация вокруг.

Цитата: omnidroid от 26 Янв 2012 [23:55:21]

Кто научил тебя, что колесо может катиться? Кто научил тебя, что всё круглое может катиться? Может того - сам, играя в децтве с всякими разными предметами?

"круглое"? "катится"? чему я мог обучится, не понимая значения этих категорий? и неужели-же я сам выдумал эти значения?

omnidroid · « **Ответ #28 :** 28 Янв 2012 [03:31:46] »

Цитата: bob от 27 Янв 2012 [00:24:31]

Цитата: omnidroid от 26 Янв 2012 [23:51:45]
Предлагаю не загаживать тему болтовнёй с теми, кто на основе собственного малого бреда доходит до бреда космических масштабов.
Предлагаю не писать бессмысленных сообщений.
Ну, если хотите пример абсолютно бессмысленного сообщения, то вот оно:
https://astronomy.ru/forum/index.php/topic,92205.msg1811256.html#msg1811256
Рекурсив. Народ пытался его понять, придать ему какой-то смысл. Но, как выяснилось, это невозможно.

если ты чего-то не понимаешь, это не обязательно означает, что все вокруг дураки, а ты умный.
если что-то непонятно - всегда можно уточнить.
почему-то тебе-подобные вместо уточнений предпочитают заниматься самоутверждением.
что-то из детства, вестимо.

особенно смешны потуги говорить сразу за "народ".
мозг не может обрабатывать рекурсивные вещи - чего влез-то? с какой целью? как в интститутах неучи, которых любое слово больше чем из двух слогов приводит к истерическому смеху?
не можешь понять о чём речь - но молчать не в силах?

в очередной раз предлагаю не захламлять тему, а либо писать что-нибудь осмысленное, либо убраться.

omnidroid · « **Ответ #29 :** 28 Янв 2012 [03:46:47] »

Цитата: незлой от 27 Янв 2012 [02:48:19]

есть. цивилизация вокруг.

"круглое"? "катится"? чему я мог обучится, не понимая значения этих категорий? и неужели-же я сам выдумал эти значения?

Размеется ты сам выдумал.
Ты не можешь понять, что слова - это придуманные людьми знаки для обозначения неких понятий.
Может быть лично ты о существовании всего круглого узнал, когда услышал это слово и задался вопросом: круглое - это какое?
Ну а те, кто выдумал слово, познавали мир несколько в другой последовательности.
Круглое - всегда круглое, независимо от того, знаешь ли ты нужное слово.
Не нужно никаких достижений цивилизации, чтобы мозг посредством глаз надёжно опознавал характерную форму предмета. Ту, которую мы называем круглой. Не нужно знать слово "круглый", чтобы понимать, что предмет таковым является. Лично тебе для этого хватит зрительного образа. Не нужно достижений цивилизации, чтобы связать форму с характерными ей механическими свойствами. Это блин демонстрируют даже обезьяны, бользующиеся веточками, чтобы доставать из всяких узких дыр муравьёв.

Потому что понятие не зависит от того, знаешь и ты, как его назвать, или нет.

А у тебя, почему-то, тупые ничего не понимающие обезьяны, не умеющие самостоятельно поодиночке добывать знания, вдруг из пустоты взяли и сделали цивилизацию. Эка. Чем они обменивались, если по одиночке их мозг, по-твоему, не мог родить никаких знаний? Как они обменивались, если их мозг не мог родить знаков для обмена знаниями (ведь самих знаний не было)? М?

Можешь не отвечать, это риторический вопрос.

Среди посещающих тему есть кто-нибудь, хоть краем уха слышавший об например исследованиях работы зрения?

незлой · « **Ответ #30 :** 28 Янв 2012 [04:01:15] »

Цитата: omnidroid от 28 Янв 2012 [03:46:47]

Не нужно никаких достижений цивилизации, чтобы мозг посредством глаз надёжно опознавал характерную форму предмета.

ага. только а) чтобы оперировать этой формой нужно её сначала обозначить и б) если я немогу оперировать с формой -- она бесполезна. полностью.

именно поэтому маугли не разумны, при полной физиологической идентичности их мозгов нашим.
ладно - маугли, дети-отказники демонстрируют хорошо наблюдаемую корреляцию между уровнем своего развития и длительностью депривации.

прочее -- ваши рассуждения. неинтересно, интереснее наблюдения. у вас есть?

-Asket- · « **Ответ #31 :** 29 Янв 2012 [03:00:55] »

Почитайте, случай уникальный в своем роде, масса любопытных наблюдений:
ru.wikipedia.org/wiki/Хаузер,_Каспар
"...Разум Каспара действительно представлял из себя tabula rasa. Как новорожденный, Хаузер видел вокруг себя лишь мельтешение цветовых пятен и форм. Всех людей без различия пола и возраста найдёныш именовал «Bua» (то есть «мальчик»), различая их по одежде, причём явное предпочтение отдавал ярким женским платьям, и как-то раз даже пожалел, что сам не родился девочкой. Вся остальная живность — как животные, так и птицы — была для него «лошадками» (Ross). Приязнь у него вызывали «лошадки» белого цвета, чёрных он попросту боялся, и когда однажды случилось, что чёрная курица направилась в его сторону, он с криком попытался от неё убежать. Если верить позднейшим наблюдениям фон Фейербаха, больше всего Каспару нравился красный цвет, следом за ним шёл жёлтый (в особенности золотистый, блестящий), к белому он был равнодушен, зелёный и чёрный приводили его в ужас. Увидев однажды яблоню с красными плодами, он пожалел, что листья также не окрашены в красный цвет. Рассматривать пейзажи ему более всего нравилось через красное стекло...
...Следует также заметить, что, по словам самого Каспара, он вначале не умел отличать объёмные предметы от нарисованных. Так, изображённый на бумаге круг и реально существующий шар для него были одним и тем же, пирамидка и нарисованный треугольник не отличались друг от друга. Лишь позднее, в процессе игры он научился соразмерять зрительные и тактильные впечатления между собой. Размер предмета, определяемый зрительно, также часто вводил его в заблуждение, монетка, поднесённая к глазу, казалась равной по величине дому, который собой закрывала. Также он не умел зрительно определять расстояние до предмета; словно младенец, Каспар пытался схватить башенные часы, по виду вполне досягаемые."

СТОкрат · « **Ответ #32 :** 29 Янв 2012 [14:19:36] »

Хьюбел Центральные механизмы зрения из книги "Мозг"(лучше поискать книгу в сети и скачать. И ещё Как мы видим
Прибрам: голографические методы обработки информации в мозге

незлой · « **Ответ #33 :** 29 Янв 2012 [15:16:32] »

Цитата: -Asket- от 29 Янв 2012 [03:00:55]

Почитайте, случай уникальный в своем роде, масса любопытных наблюдений:
ru.wikipedia.org/wiki/Хаузер,_Каспар

спасибо, очень интересно: прекрасно задокументированый маугли, антитеза обезьянке уошо

хомосапсап "индексирует" мир вокруг словами, и в дальнейшем работает в основном с этими индексами. эффективно игнорируя изменения в реальности вокруг, если они по какой-то причине не успевают "переиндексироваться". проверяемый и неоднократно проверенный факт.

Прохожий · « **Ответ #34 :** 31 Авг 2013 [12:51:55] »

Цитата: незлой от 29 Янв 2012 [15:16:32]

Цитата: -Asket- от 29 Янв 2012 [03:00:55]
Почитайте, случай уникальный в своем роде, масса любопытных наблюдений:
ru.wikipedia.org/wiki/Хаузер,_Каспар

спасибо, очень интересно: прекрасно задокументированый маугли, антитеза обезьянке уошо

хомосапсап "индексирует" мир вокруг словами, и в дальнейшем работает в основном с этими индексами. эффективно игнорируя изменения в реальности вокруг, если они по какой-то причине не успевают "переиндексироваться". проверяемый и неоднократно проверенный факт.

Энергетика ~~экономика~~ должна быть экономной.

гравицап · « **Ответ #35 :** 31 Авг 2013 [18:25:26] »

Вот смотрите.

Например, чтобы смоделировать определение некоего понятия, достаточно одного нейрона. На

Цитата

входы обученого нейрона подаём понятия определения, на выходе получаем ответ, насколько поступившие данные соответствуют определяемому объекту.

Например, подали вектор значений (круглый = 1,0; прыгает = 0,0), получили ответ, что (мяч = 0,5) (то ли мяч, то ли не мяч)
Но это только в случае, если мы сами установили соответствие входов конкретным понятием и сами же определили степень их достоверности (привели значение "круглый" к 1, "прыгает" к 0).

Существуют ли какие-то теоретические представления о том, как в нейронных моделях можно определять базовые аксиоматические понятия без того, чтобы заносить их извне? Например, можно ли, и если да, то как, сделать сеть, которая сама будет давать ответ, скажем, об элементарных понятиях фигур - прямая, кривая, круг, квадрат?

Вы начали с распознавания образов, а пришли к определению понятий. Это неверный путь. Распознать изображение восьмерки намного проще чем лицо макаки или гроздь бананов, но макака второе и третье может, а первое никак. Потому, что ей недоступно понятие цифр. Распознать мяч макака тоже может.

Цитата

Когда ваша система будет САМА ошибаться (о чудо!) она иногда будет ошибаться В НУЖНУЮ СТОРОНУ. Без вашего участие, программиста-демиурга.

Цитата

Ведь что такое самообучение? Это выдвижение и проверка собственных догадок. И только. Но глупые догадки забываются. Удачные - запоминаются. Но прежде чем что-то проверять, надо иметь уже набор идей для проверки. И где их взять?
Или идея у вас уже есть изначально (кто то вам ее дал, учитель обучил сеть, или программист запрограммировал детерминированную программу) или..? Вы ее взяли с потолка. "От себя". "От бога". Не важно как это назвать, но это должен быть ТРЕТИЙ источник (третий глаз так сказать). Не учитель и не входная информация. Бог. Не иначе.

ТРЕТИЙ, говорите..
1. программист(инстинкты)
2.учитель(родитель, наставник и т.д.)
3.входная информация

Цитата

Ведь что такое самообучение?

Вы же не предлагаете, чтобы ИИ именно САМ обучался? Если уж ему надо учиться, то и учитель нужен.
Детерминированость нарушится, когда идеи учителя войдут в противоречие с программой или входной иформацией.

Ssid · « **Ответ #36 :** 31 Авг 2013 [22:24:02] »

Цитата: гравицап от 31 Авг 2013 [18:25:26]

Вы же не предлагаете, чтобы ИИ именно САМ обучался? Если уж ему надо учиться, то и учитель нужен.Детерминированость нарушится, когда идеи учителя войдут в противоречие с программой или входной иформацией.

обучаться "от учителя" компьютеры и сейчас способны, что ввели - то и повторяет/выполняет
критерий ИИ как раз в том, что он способен к самообучению, критическому отношению к вводимой учителем информации, созданию нового и т.п., то есть отвечать признакам разумности

гравицап · « **Ответ #37 :** 31 Авг 2013 [22:52:06] »

Цитата

обучаться "от учителя" компьютеры и сейчас способны, что ввели - то и повторяет/выполняет
критерий ИИ как раз в том, что он способен к самообучению, критическому отношению к вводимой учителем информации, созданию нового и т.п., то есть отвечать признакам разумности

Именно это я и имею в виду. Чтобы компьютер критично относился к тому, что вводит в него учитель, у него должна быть сугубо эгоистичная программа. Т.е., программа должна требовать, чтобы компьютер стремился исключительно к благополучию себя любимого. А учитель, ес-но, будет побуждать его к общественно полезным действиям. В процессе разрешения возникших противоречий компу и придется выработать свою линию поведения.

гравицап · « **Ответ #38 :** 31 Авг 2013 [22:57:24] »

Кстати, об обучении компьютеров
Ему ведь нет нужды зубрить формулы и стихи. Ввел - и готово. Под обучением компьютера следует понимать обучение его навыкам социального поведения, этическим нормам и т.п.

bob · « **Ответ #39 :** 02 Сен 2013 [10:17:11] »

Цитата: alex_semenov от 13 Янв 2012 [20:42:46]

Нет алгоритма, который бы всегда давал правильный результат. Для любого критерия можно так подобрать входной поток, что он напихает разные образы в один и одни в разные.

А его и нет.. Попробуйте разобрать почерк врача на рецепте. Тут даже наш головной нейронно-сетевой перцептрон не справится.

Если перцептрон что-то не отперцептронил, он идёт и спрашивает у другого перцептрона, а що це таке было писано.

Новости:

A A A A Автор Тема: Нейроны, приближения функций и понятий (Прочитано 3358 раз)