Comments 44
почему рассказчик мечется туда сюда, как тигр в клетке? это мешает просмотру
Тоже обратил не это внимание. Мечется по сцене, запинается в словах… По всей видимости это не профессиональный рассказчик, но человек, который реально разбирается в преподносимой теме. Поэтому он и не умеет себя вести на сцене.
А вы бы предпочли, чтобы рассказывал профессиональный оратор, но который не знает что говорит, а лишь заучил данный ему текст?
А вы бы предпочли, чтобы рассказывал профессиональный оратор, но который не знает что говорит, а лишь заучил данный ему текст?
я бы предпочел чтоб человек который разбирается в преподносимой теме — как минимум ознакоился с лучшими практиками поведения себя на сцене и преподнесения материала.
Я вполне уверен, что он ознакомлен. Но, к сожалению, в человеческом организме нет кнопки, которая бы отключала нервы и мандраж.
Я проясню ситуацию. Свет отразился от Венеры и попал на пузырь газа метан… (с) MIB
На лекции было две фокус-задачи: школьники и видеолекция. Причем первая половина школьников была довольно хорошо подготовлена (в частности знала про разные няшки вроде алгоритма Дейкстры), а вторая половина была просто интересующиеся.
Я приоритезировал школьников, так как никогда раньше не рассказывал про deep-learnin 10-классникам. В частности первые минут 15 были несколько нервные, так как надо было не показаться унылымг... первой половине и не вогнать вторую половину в глубокое отчаяние всякими страшными словами.
То что автоматом не получился дистанционный материал уровня Себастьяна Труна, это жалко, да, буду дальше работать над собой.
А так школьникам понравилось:)
На лекции было две фокус-задачи: школьники и видеолекция. Причем первая половина школьников была довольно хорошо подготовлена (в частности знала про разные няшки вроде алгоритма Дейкстры), а вторая половина была просто интересующиеся.
Я приоритезировал школьников, так как никогда раньше не рассказывал про deep-learnin 10-классникам. В частности первые минут 15 были несколько нервные, так как надо было не показаться унылым
То что автоматом не получился дистанционный материал уровня Себастьяна Труна, это жалко, да, буду дальше работать над собой.
А так школьникам понравилось:)
А я бы сказал что сьемка плохо организованна
или аудитория не та
или аудитория не та
Очень понравилась лекция!
Говорит на доступном языке, многие концепции понял, про которые раньше даже не пытался узнать, т.к. думал, что это очень сложно.
А то, как человек передвигается — не так важно, когда слушаешь такую лекцию, обычно на такие вещи не обращаешь внимания (по крайней мере, на сознательном уровне), заинтересованный слушатель полностью поглощен темой.
Говорит на доступном языке, многие концепции понял, про которые раньше даже не пытался узнать, т.к. думал, что это очень сложно.
А то, как человек передвигается — не так важно, когда слушаешь такую лекцию, обычно на такие вещи не обращаешь внимания (по крайней мере, на сознательном уровне), заинтересованный слушатель полностью поглощен темой.
0:33 — лектор не смог объяснить, что такой свёртка.
Спасибо Максиму за лекцию. Понравился тем что подход с юмором. Все понятно и доступно, понять может даже имбицил
Спасибо
Большое спасибо, интересно, просто и понятно, удивило что уже есть искусственные глаза, раньше не слышал =)
P.S. Видео с танцующими квадрокоптерами ни в лекции не показали, ни в статье не выложили =(
P.S. Видео с танцующими квадрокоптерами ни в лекции не показали, ни в статье не выложили =(
Лекцию я пока не осилил, но квадрокоптеры заинтриговали.
Танцующие хороши здесь, а еще лучше рассказывают в очередном выпуске TED.
Танцующие хороши здесь, а еще лучше рассказывают в очередном выпуске TED.
Всегда пожалуйста:)
Вот сайт FMA
flyingmachinearena.org/
Там у них есть раздел видео со всякими прикольными решениями, отсортированными по годам.
flyingmachinearena.org/videos/
Мне лично вот это очень нравится:
www.youtube.com/watch?v=pp89tTDxXuI
Вот сайт FMA
flyingmachinearena.org/
Там у них есть раздел видео со всякими прикольными решениями, отсортированными по годам.
flyingmachinearena.org/videos/
Мне лично вот это очень нравится:
www.youtube.com/watch?v=pp89tTDxXuI
Шикарная лекция! Но, наверное, Яндексу следует избегать терминов типа «загуглить» :)
Нейрон выдает не +1 и -1, а 0 или 1. И еще в модели нет тормозящих синапсов.
Я думаю, что многим просто лениво Вам написать ответ, но я отвечу кратко.
Во-первых, какой нейрон Вы имеете ввиду? Если модельный, то они могут выдавать все что угодно, в зависимости от своей модели (как 0 и 1, так и -1 и 1, а еще вещественное число распределенное по самым различным законам распределения на интервалах (-1;1) или (0;1) или еще миллион других вещей). Если же биологический, то в отношении него можно говорить о выдаче 0 или 1 в аксоне только в переносном смысле.
Во-вторых, как в модели, так и в реальном мозге, конечно есть и активирующие, и ингибирующие связи.
Во-первых, какой нейрон Вы имеете ввиду? Если модельный, то они могут выдавать все что угодно, в зависимости от своей модели (как 0 и 1, так и -1 и 1, а еще вещественное число распределенное по самым различным законам распределения на интервалах (-1;1) или (0;1) или еще миллион других вещей). Если же биологический, то в отношении него можно говорить о выдаче 0 или 1 в аксоне только в переносном смысле.
Во-вторых, как в модели, так и в реальном мозге, конечно есть и активирующие, и ингибирующие связи.
Точнее, я имел в виду, что нейрон либо активен, либо нет. Если он активен – он распознал свой образ с учетом возбуждающих и тормозящих синапсов. А как нейрон может выдавать два значения – разбивать множество точек на плоскости на две половины? Понятно, если бы это были два нейрона. Один активировался бы на первую половину точек, а второй – на вторую. А один нейрон не может выдавать два противоположных значения.
Разве предложенные вами 0 и 1 — не два взаимоисключающих (противоположных) значения? Так же ответ 0/1 можно интерпретировать как положение входной точки по разные стороны прямой.
0 – это не сигнал, а его отсутствие. А отсутствие сигнала мы не можем интерпретировать в качестве нормального отрицательного значения. Положительная активность это не совсем 1, а количество импульсов в секунду. То есть в случае положительного значения мы не просто видим положение с одной стороны от прямой, а удаленность точки от этой прямой. Если нейрон распознает событие, он выдает количество импульсов, показывающее вероятность. А 0 это просто 0.
Речь в лекции была о «Перцептроне», в данном конкретном контексте этот нейрон выдает именно -1/1 или 0/1 и ни о какой последовательности импульсов речи не идет. Кроме того его сигналы интерпретируются как два взаимоисключающих сигнала. Грубо говоря сработал порог активации или нет, если сработал — опасно бежать, если нет — безопасно стоим на месте.
А 0/1 в технике — это абсолютно то-же самое что и -0.5/+0,5 отличаются эти две вещи разделительной емкостью. :)
А 0/1 в технике — это абсолютно то-же самое что и -0.5/+0,5 отличаются эти две вещи разделительной емкостью. :)
Трактовать выходное значение мы, конечно, можем как нам удобно. Понятно, что можно смотреть на выход с нейрона как на булево значение. Если нейрон активен – это он выдал одно значение, а если неактивен – то другое. Но используя модель нейрона для классификации множества на две группы мы, на мой взгляд, неправильно истолковываем его предназначение. Смысл нейрона не в том, чтобы разделить множество на два, а в том, чтобы выделить одно из подмножеств.
В качестве примера давайте посмотрим на клетки, распознающие зрительную информацию. Есть отдельно ON и OFF клетки. Первые «видят» светлую точку на темном фоне, а вторые – темную точку на светлом фоне. Зачем, казалось бы, вводить вторые клетки? А затем, что у нейрона не два значения, а одно. И он показывает, есть это значение в наличии или оно отсутствует.
Другими словами, смысл активации нейрона – показать, что он распознал то событие, для которого он существует. Только на это событие настроены его синапсы, и только этого события ждут от него (с его аксона) другие нейроны. Нейрон выделяет только один класс событий из множества. Если же мы хотим разбить анализируемое множество событий на два подкласса, нам потребуются два нейрона (например, увидеть точки слева и справа от прямой). Если хотим классифицировать множество на 7 подклассов – нужны будут 7 нейронов, и т.д.
Используя выключенное значение нейрона, мы экономим второй нейрон. Но, не реализовав всю систему, и не разобравшись, как все работает, это похоже на преждевременную оптимизацию.
В качестве примера давайте посмотрим на клетки, распознающие зрительную информацию. Есть отдельно ON и OFF клетки. Первые «видят» светлую точку на темном фоне, а вторые – темную точку на светлом фоне. Зачем, казалось бы, вводить вторые клетки? А затем, что у нейрона не два значения, а одно. И он показывает, есть это значение в наличии или оно отсутствует.
Другими словами, смысл активации нейрона – показать, что он распознал то событие, для которого он существует. Только на это событие настроены его синапсы, и только этого события ждут от него (с его аксона) другие нейроны. Нейрон выделяет только один класс событий из множества. Если же мы хотим разбить анализируемое множество событий на два подкласса, нам потребуются два нейрона (например, увидеть точки слева и справа от прямой). Если хотим классифицировать множество на 7 подклассов – нужны будут 7 нейронов, и т.д.
Используя выключенное значение нейрона, мы экономим второй нейрон. Но, не реализовав всю систему, и не разобравшись, как все работает, это похоже на преждевременную оптимизацию.
Это связанно лишь с передачей сигнала между нейронами в головном мозге (читай синапсе). А точнее с таким веществом как медиатор (нейротрансмиттер а английской нотации). К сожалению сигнал «0» не имеет возможности распространяться в биологической нейросети. Технические (Перцептроны) нейроны — лишены этого недоставка, по этому мы можем передавать сигнал «0» и использовать его по своему усмотрению.
Кроме того отмечу, что если с помощью вашей модели мы выделяем подмножество из множества, разве не очевидно, что результат вычитания подмножества из исходного множества является дополняющим множеством? Соответственно мы можем трактовать отсутствие сигнала, как попадание входных значений в дополняющее множество (так как третьего не дано).
Кроме того отмечу, что если с помощью вашей модели мы выделяем подмножество из множества, разве не очевидно, что результат вычитания подмножества из исходного множества является дополняющим множеством? Соответственно мы можем трактовать отсутствие сигнала, как попадание входных значений в дополняющее множество (так как третьего не дано).
Вообще-то может. Возьмем к примеру какое-то многомерное пространство и два линейно разделимых множества точек в нем (условно будем считать, что это точки из двух разных классов). Если мы возьмем один нейрон со следующей функцией активации (будем считать, что bias вход включен в суммирование по весам):
Таким образом взвешенная сумма по признакам формирует разделяющую гиперплоскость. Собственно именно об этом и говорит лектор. Если Вы имеете ввиду, что нейрон не может одновременно давать сразу два значения, то в общем случае Вы правы, хотя есть модели и многомерных нейронов, но они практически не применяются.
Таким образом взвешенная сумма по признакам формирует разделяющую гиперплоскость. Собственно именно об этом и говорит лектор. Если Вы имеете ввиду, что нейрон не может одновременно давать сразу два значения, то в общем случае Вы правы, хотя есть модели и многомерных нейронов, но они практически не применяются.
А как нейрон выдаст значение -1, если у него возможность только выдавать импульсы?
Я Вам изначально задавал вопрос — про какой нейрон Вы говорите? Про модельный или биологический? В лекции идет разговор исключительно про искусственные нейроны сети и там нейроны могут выдавать все что угодно.
Я говорю про модель биологического нейрона. А разве автор не имел в виду модель биологического нейрона, говоря «одиночный искусственный нейрон», «все мы состоим из сети нейронов» и показывая жестами на свою голову? Хочу еще раз выразить свою точку зрения — на рисунке не модель биологического нейрона, а модель некоего «сумматора по весам», который работает по другому алгоритму.
данная модель называемая «Перцептрон» основана на поведении одного единственно биологического нейрона (вынутого из сети, если хотите). При его исследовании было обнаружено, что если на дендриты воздействовать медиаторами, то он будет себя вести именно так как описано в лекции (активироваться либо не активироваться выдавая ОДИНОЧНЫЙ импульс в аксон).
Естественно модель не может отражать всех аспектов и нюансов биологического объекта.
Естественно модель не может отражать всех аспектов и нюансов биологического объекта.
Что-то Вы совсем запутались. Перцептрон – это не единичный нейрон, это нейросеть. А мы здесь разговариваем про единичный нейрон.
давайте договоримся о терминах (с тех пор как я читал книги видимо что-то изменилось) я имею ввиду искусственный нейрон который имеет N взвешенных входов и функцию суммирование с порогом (либо сигмоида) и имеющим один выход.
Насчет взвешенных входов, функции суммирования и одного выхода – да, согласен.
Два уточняющих вопроса:
1) Какой тип значения коэффициента на входах (моделирование синапсов)?
Синапс может быть возбуждающий или тормозной. Возбуждающие синапсы в модели представлены положительными коэффициентами. А вот тормозные синапсы это совсем не то же, что отрицательные коэффициенты.
2) Какой тип значения на выходе нейрона?
Биологический нейрон может выдавать до 1000 импульсов в секунду (точно не знаю) при максимальной активности и ни одного импульса, когда не активен.
Какой тип значения будет в модели? Можем ли мы принимать молчание нейрона за отрицательный сигнал? Ведь суть молчания нейрона не в том, что он распознал противоположное по смыслу событие, а в том, что он ничего не распознал.
Два уточняющих вопроса:
1) Какой тип значения коэффициента на входах (моделирование синапсов)?
Синапс может быть возбуждающий или тормозной. Возбуждающие синапсы в модели представлены положительными коэффициентами. А вот тормозные синапсы это совсем не то же, что отрицательные коэффициенты.
2) Какой тип значения на выходе нейрона?
Биологический нейрон может выдавать до 1000 импульсов в секунду (точно не знаю) при максимальной активности и ни одного импульса, когда не активен.
Какой тип значения будет в модели? Можем ли мы принимать молчание нейрона за отрицательный сигнал? Ведь суть молчания нейрона не в том, что он распознал противоположное по смыслу событие, а в том, что он ничего не распознал.
коэффициенты -inf / +inf
соответственно область коэффициентов -inf… 0 синапс тормозящий
0… +inf синапс возбуждающий
Пороговая функция: выходное значение модели -1/1 либо 0/1 кому как нравится (более подходит в данном конкретном применении).
Сигмоида: любое значение в пределе [-1..1] ( [0..1])
Вы презентацию-то смотрели? Там довольно подробно объясняется как это работает.
соответственно область коэффициентов -inf… 0 синапс тормозящий
0… +inf синапс возбуждающий
Пороговая функция: выходное значение модели -1/1 либо 0/1 кому как нравится (более подходит в данном конкретном применении).
Сигмоида: любое значение в пределе [-1..1] ( [0..1])
Вы презентацию-то смотрели? Там довольно подробно объясняется как это работает.
Классическая же модель. Тормозящие сигналы представлены входом с отрицательным весом Ci
Если будут просто отрицательные веса, это будет модель не нейрона, а чего-то другого. Например, машины, которая после нажатия на педаль тормоза сначала останавливается, а затем едет назад.
В случае же нейрона тормозящие сигналы должны не выдавать отрицательные значения, а тормозить активность нейрона. То есть если мы получили значение < 0, результат должен быть равен 0.
В случае же нейрона тормозящие сигналы должны не выдавать отрицательные значения, а тормозить активность нейрона. То есть если мы получили значение < 0, результат должен быть равен 0.
Знаете анекдот:
Точно также здесь математики сводят модель к той, с которой удобно работать.
Не хочется отдельный «тормозной» вход? А давайте сделаем отрицательные веса и если получится мало, пороговый элемент обрежет выходное значение до 0, ниже не даст спуститься.
Удобный, хорошо дифференцируемый сигмоид, принимает значения от -1 до 1? ОК, сделаем вход, который всегда даёт сдвиг входящего сигнала -1 до сигнала 0, а веса умножим на ½, чтобы значения -1/1 превратить в 0/1 или наоборот, как удобнее.
Биологический нейрон посылает импульсы, а нам удобнее чтобы на электрической схеме было статичное значение? Не вопрос, договоримся, что выход N импульсов в секунду в изменённой модели кодируется статичным значанием N на выходе.
Так можно очень далеко уйти от оригинала, но для математика эти модели взаимно конвертируемы. А значит, они для него одно и то же — их вычислительная выразительность равна (то, что под силу одной модели, можно записать и в терминах другой). А значит, надо пользоваться тем, для чего лучше развит мат. аппарат и железо.
Всё равно, что внутри считать в двоичном виде, а человеку показывать результат в десятичной системе.
Математику поставили задачу: «вскипятить чайник». Он нашёл решение — налить воду, зажечь огонь, поставить чайник на огонь и подогреть до 1000С. А теперь новая задача: «вскипятить наполненный водой чайник?» Математик: выльем воду из чайника, чем сведем задачу к предыдущей.
Точно также здесь математики сводят модель к той, с которой удобно работать.
Не хочется отдельный «тормозной» вход? А давайте сделаем отрицательные веса и если получится мало, пороговый элемент обрежет выходное значение до 0, ниже не даст спуститься.
Удобный, хорошо дифференцируемый сигмоид, принимает значения от -1 до 1? ОК, сделаем вход, который всегда даёт сдвиг входящего сигнала -1 до сигнала 0, а веса умножим на ½, чтобы значения -1/1 превратить в 0/1 или наоборот, как удобнее.
Биологический нейрон посылает импульсы, а нам удобнее чтобы на электрической схеме было статичное значение? Не вопрос, договоримся, что выход N импульсов в секунду в изменённой модели кодируется статичным значанием N на выходе.
Так можно очень далеко уйти от оригинала, но для математика эти модели взаимно конвертируемы. А значит, они для него одно и то же — их вычислительная выразительность равна (то, что под силу одной модели, можно записать и в терминах другой). А значит, надо пользоваться тем, для чего лучше развит мат. аппарат и железо.
Всё равно, что внутри считать в двоичном виде, а человеку показывать результат в десятичной системе.
Это не анекдот, в оригинале это рассказ Владимира Михановского «Последнее испытание»,1966 год. Прошу прощения за то, что приведу его полностью.
Рассказ дошел до Вас в виде анекдота. Немного измененный, лишенный первоначального смысла, но сохранивший мысль, которая так понравилась автору анекдота – прикол с чайником.
И мы это делаем с алгоритмом Природы, когда, не понимая суть оригинальной работы нейрона — почему он работает именно так а не как в модели, вносим в него «удобные» изменения.
Разработчики «Универсального Электронного Мозга» из рассказа тоже, наверное, добавили в нейрон отрицательные значения.
Авторитетная комиссия принимала у киберкомпании «Уэстерн» только что завершенный УЭМ — Универсальный Электронный Мозг…
«УЭМ — последняя вершина технической мысли», — кричали газеты, отхватившие за рекламу солидный куш. «УЭМ решает не более чем за минуту любую логическую задачу», — вещали броские заголовки. А одна влиятельная газета через всю первую полосу напечатала огромными литерами: «УЭМ — ЧУДО из чудес!» «УЭМ может вое, — говорилось в статье. — Варить сталь, воспитывать ребенка и прокладывать курс космического корабля. Спешите приобрести надежного электронного друга», — заключала газета…
К концу испытаний изобретательность членов комиссии иссякла. Все шло как по маслу до тех пор, пока…
С краю стола, за которым восседала комиссия, примостился сухонький старичок в строгом смокинге. Казалось, он дремал под монотонные вопросы членов комиссии и столь же монотонные ответы электронного чуда.
— Больше вопросов к объекту нет? — спросил наконец председатель. — В таком случае разрешите считать, что…
— Одну минуту, — перебил его старичок, встрепенувшись. — Простите… У меня есть еще один тест для УЭМа. Так, пустячок.
Директор «Уэстерна», сидевший рядом с председателем, поморщился. У могущественной Компании были давние счеты с этим въедливым старичком, и теперь директор не без оснований ожидал со стороны противника какой-нибудь каверзы.
— Пожалуйста, — нахмурясь, разрешил председатель.
— Благодарю вас, — церемонно поклонился старичок. — Моя задача предельно проста. Она формулируется так: на кухонном столе стоит пустой чайник. Имеются также плита, дрова и спички. Вопрос: как построить логическую схему, по которой можно вскипятить воду?
Монументальное сооружение, сверкающее никелем и плексигласом, несокрушимым бастионом возвышалось перед помостом, на котором расположились члены комиссии.
После вопроса старичка внутри бастиона что-то презрительно загудело, замигали разноцветные лампочки, затем бесстрастный голос, идущий из недр сооружения, четко ответил:
— Алгоритм решения задачи таков: снять чайник со стола, залить его водой, поставить на плиту. Затем положить в плиту дрова и разжечь их с помощью данных спичек…
— Великолепно! — восхитились члены комиссии, бросая победные взгляды на старичка.
— Тогда позвольте еще вопрос, — кротко произнес старичок. — Видоизменим условие. Чайник уже налит водой и стоит на плите. В плите лежат дрова. Есть и спички. Задача та же — вскипятить воду.
Бастион тревожно загудел, что-то в нем щелкнуло, кашлянуло, засипело, и по прошествии пятидесяти четырех секунд голос, в котором сквозь прежнюю бесстрастность пробивались нотки скрытой гордости, сообщил решение:
— Чайник снять с плиты, вылить из него воду и поставить на стол. Затем вынуть дрова из плиты, а использованные спички вложить обратно в коробок. Тем самым мы упростим данную задачу, сведя ее к предыдущей, решение которой уже известно: снять чайник со стола, залить его водой, поставить на плиту…
Бастион умолк.
— Больше вопросов к УЭМу не имею, — еще более кротко произнес старичок и обвел растерянные лица членов комиссии взглядом, в котором светилось торжество.
Рассказ дошел до Вас в виде анекдота. Немного измененный, лишенный первоначального смысла, но сохранивший мысль, которая так понравилась автору анекдота – прикол с чайником.
И мы это делаем с алгоритмом Природы, когда, не понимая суть оригинальной работы нейрона — почему он работает именно так а не как в модели, вносим в него «удобные» изменения.
Разработчики «Универсального Электронного Мозга» из рассказа тоже, наверное, добавили в нейрон отрицательные значения.
Это все философия.
А по сути «отрицательные входы» напрямую есть в мозге — нейромедиаторы, которые гиперполяризуют мембрану постсинаптического нейрона при взаимодействии с рецепторами постсинапса. В состоянии покоя потенциал на мембране отрицательный — примерно -65мВ (для разных нейронов по разному). При деполяризации до некоторого порогового потенциала (примерно -45мВ)тначинается лавинообразная активация потенциал-зависимых натриевых каналов, которые пртводят к дальнейшей деполяризации и соответственно генерации спайка на уровне примерно 30 мВ. Все что я описал — очень примерно и бывает несколько по разному для разных типов нейронов и разных состояний. Все это Вы можете прочитать в любом учебнике по нейрофизиологии.
Также призываю Вас отличать технические задачи обработки данных и нейробиологию. Это две разных, хоть и в определенной степени связанных области.
А по сути «отрицательные входы» напрямую есть в мозге — нейромедиаторы, которые гиперполяризуют мембрану постсинаптического нейрона при взаимодействии с рецепторами постсинапса. В состоянии покоя потенциал на мембране отрицательный — примерно -65мВ (для разных нейронов по разному). При деполяризации до некоторого порогового потенциала (примерно -45мВ)тначинается лавинообразная активация потенциал-зависимых натриевых каналов, которые пртводят к дальнейшей деполяризации и соответственно генерации спайка на уровне примерно 30 мВ. Все что я описал — очень примерно и бывает несколько по разному для разных типов нейронов и разных состояний. Все это Вы можете прочитать в любом учебнике по нейрофизиологии.
Также призываю Вас отличать технические задачи обработки данных и нейробиологию. Это две разных, хоть и в определенной степени связанных области.
Вычислительные алгоритмы, имеющие префикс «нейро», как бы обязаны соблюдать правила природного нейрона, особенно когда в пояснении говорят о живых нейронах.
То есть Вы считаете корректным моделирование тормозящих сигналов входами с отрицательным весом?
То есть Вы считаете корректным моделирование тормозящих сигналов входами с отрицательным весом?
Никто по сути не обязан кому-либо. Даже в вычислительной и теоретической нейробиологии есть различные уровни абстракции — можно моделировать только потенциал нейрона (например LIF-нейроны), можно моделировать с точностью до нескольких ионных каналов (например нейроны типа оригинального Ходжкина-Хаксли), а можно еще детально моделировать процессы, протекающие в синаптической щели, или учитывать десятки типов ионных каналов. У каждого уровня абстракции есть свои цели. И конечно «отрицательный вес» есть в рамках реальных синапсов — en.wikipedia.org/wiki/Inhibitory_postsynaptic_potential. И отдельно указываю, что это конечно не отрицательный выход пресинаптического нейрона, а именно понижающий вклад спайка на пресинаптическом нейроне в мембранный потенциал постсинаптического.
Если же говорить о прикладной области, то разработчики искусственных нейронных сетей скорее вдохновляются и пытаются подсмотреть какие-то вещи в реальном мозге, чтобы эффективно решать широкий спектр задач. Это не означает, что они должны всецело следовать механизмам, которые мы наблюдаем в природе, особенно учитывая то, что наше знание данных механизмов оставляет желать лучшего.
И в целом это абсолютно неконкретный и пространный разговор, который не имеет особого смысла в контексте рассматриваемой лекции.
Если же говорить о прикладной области, то разработчики искусственных нейронных сетей скорее вдохновляются и пытаются подсмотреть какие-то вещи в реальном мозге, чтобы эффективно решать широкий спектр задач. Это не означает, что они должны всецело следовать механизмам, которые мы наблюдаем в природе, особенно учитывая то, что наше знание данных механизмов оставляет желать лучшего.
И в целом это абсолютно неконкретный и пространный разговор, который не имеет особого смысла в контексте рассматриваемой лекции.
Критикуя такой подход, вы отрицаете абстракцию. А давайте вообще программировать без библиотек. Ведь реализуя алгоритм заново каждый раз, мы его точно под задачу реализуем, без лишнего груза, который приспосабливает библиотеку к разным условиям (выливает воду, так сказать). Зачем сводить задачу к известной и применять наработанные приёмы, если можно всё с нуля каждый раз делать.
Вроде бы можно и так и так, представление с +1 и -1 было выбрано, так как связь этого концепта с положительными и отрицательными точками на картинке порождает меньше вопросов.
Сказки и подсказки ;) (Есть такая книжка с задачками по математики для школы)
Сказки и подсказки ;) (Есть такая книжка с задачками по математики для школы)
Очень низкое качество доклада. Докладчик акает, чешет голову, путает и объясняет очень сложно. Смешивает два языка.
Уровень лекция яндекса разочаровывает
Уровень лекция яндекса разочаровывает
Sign up to leave a comment.
Психология роботов и умные компьютеры: как это работает и где этому научиться. Лекция Максима Мусина в Яндексе