Нет, это не семантические сети в том виде как они приняты в психологии и семиотике. Тут нет связки слов со словами в прямом виде. Но есть алгоритм составления цепочек, если говорить коротко.

Хорошо. В чем отличие от подхода Роджера Шенка (Шенк Р. Обработка концептуальной информации)?

Нужно уже переходить от «эпициклов» к эллипсам :-)

Модель адаптивных критиков — двухуровневая с явно выделенным модулем (моделью) определения стратегии (критиком).

На мой взгляд, LSTM — по своей сути это развернутая во «времени» (а можно и понимать и в других смыслах) рекурсивная сеть в которой более «старые» уровни отвечают за управление / контроль более высокого уровня, уровень общности «растет» от уровня к уровню. LSTM-модуль уже, изначально — «по умолчанию» может иметь вентиль внимания (focus gate, attention gate).

Что критиковать? Где основные положения и выводы, которые бы позволили понять суть вашей гипотезы, проанализировать ход ваших рассуждений. Представления о необходимости многоуровнего управления/контроля (моделей, моделей моделей и т.д. и т.п.) для «реализации» человеческого поведения (наличия сознания) существуют давно (см. например: Амосов Н.М., Касаткин А.М., Касаткина Л.М., Талаев С.А. Автоматы и разумное поведение. Опыт моделирования. — Киев, Наукова думка, 1973 — если я правильно понял вашу «теоретическую» часть это, то что вы делаете, но работы группы Амосова — это доведенные до «железа» эксперименты, ух ты — практически 50 летней давности, которое с моей точки зрения не потеряли актуальности), а также (др. работы Амосова Н.М. и не только его), обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, а точнее – модели адаптивных критиков, см. например: см. изложения этого метода у Редько В.Г.); нейросетевой подход – в каком-то смысле современные архитектуры типа LSTM воспроизводят многоуровнее управление/контроль.
Что касается вашей статьи: интересна конкретика – например: как в вашем случае реализуется взаимодействие разноуровневых (?) моделей и т.п.

Присоединяюсь

1.

но только в переписке

Почему? В чем цель вашей статьи? Или ваша статья — просто изложение собственных размышлений. Ок. Так сказать, для фиксации приоритета.
2. Вы сами поставили вопрос:

Чтобы могло сделать их поведение более произвольным, свободным?

Но ответа на него я думаю никто, из читавших вашу статью, не увидел. Далее идет ссылка на ваш эксперимент. Возможно, в его постановке и программной реализации содержится ответ.
Судя по всему, вы строите семантическую сеть и систему вывода на ней. Фактически «руками» «обучая» (не в прямом смысле) ее тому, что от нее требуется. Исходя из ваших же предварительных рассуждений – скорее всего это не то, что вы хотели получить. И полученный вами результат – артефакт (эффект, вызванный случайным или преднамеренным влиянием экспериментатора на ход эксперимента).
3.

Напишите мне, чтобы я мог понять, с кем общаюсь.

Гик, просто гик

>> обратные связи между глазом и мозгом отмечались больше 100 лет назад еще Сеченовым
Интересно. Что вы имеете ввиду? Эфференты в сетчатку?

Спасибо. Пропустил ваше предыдущее сообщение. :-( А что скажете по поводу главы 3 Радченко А.Н. «Ассоциативная память. Нейронные сети. Оптимизация нейропроцессоров»?

В этом «рекламном объявлении» и нечего читать www.quantamagazine.org/a-mathematical-model-unlocks-the-secrets-of-vision-20190821. Из нее только было полезно узнать что есть работы www.jneurosci.org/content/36/49/12368, www.jneurosci.org/content/38/40/8621.

Т.е. существуют афференты из коры в ЛКТ? Это то что описывается моделью B из той статьи, что вы в свое время переводили (https://habr.com/ru/post/439912/)?

Кто-нибудь может прокомментировать сами статьи (работы Chariker L., Shapley R., Young L.-S.)?

Есть ли статья Abrial, J.R в электронном виде?

Клика?

По поводу перетаскивания кнопок: они могут перетаскиваться только внутри левой области инструментальной панели?

Спасибо

Не могли бы выложить перевод на какой-нибудь файлообменник?

Спасибо за полезную информацию

Я правильно понял: при формировании XML (сериализации) DocFragment не добавляет собственные теги?

Спасибо

Мне кажется, было бы правильнее пометить статью двумя тегами: XML, DOM. Было бы интересно увидеть XML, полученный в результате выполнения кода, приведенного в разделе Зачем нужен.

> Судя по названию, все-таки этот DataSet предназначен для подключения к базе данных

По сути, это набор компонент, обеспечивающих создание приложений с использованием базы данных в памяти (in-memory) с поддержкой SQL.

SQLMemTable состоит из нескольких компонент:
1. TSQLMemTable
2. TSQLMemQuery
3. TSQLMemBatchMove
и TSQLMemDatabase
Доступ к данным в SQLMemTable осуществляется с использованием SQL-запросов.
По производительности спорить не буду.

А почему в обзоре отсутствует бесплатный SQLMemTable (http://www.aidaim.com)?