Открыть список
Как стать автором
Обновить

Комментарии 6

После этого будет сложная математика, поэтому дам вам просто код:

Это называется "разбираться"?

Омг, я только сейчас обратил внимание.


Вы даже не осилили сделать backprop послойно и без повтора кода для каждого узла? Просто выписали весь код в простыню руками?


И аналогично для forward prop? В вашей "сети" даже нет, собственно, слоев? Серьезно?

блин… на самом интересном месте…

А, можно ссылочку на сложную математику дать ?

Искусственные нейронные сети.
Реальные нейронные сети и «искусственные» отличаются как небо и земля. Ниже краткий список различий. Из него станет ясно, что ничего особо выдающегося сети на псевдонейронах врядли достигнут не смотря на вливание невероятных ресурсов.
1. Псевдонейронные сети работают по тактам. То есть получили комбинацию входных сигналов, прогоняем по слоям, считываем результат, конец такта. Реальные нейронные сети работают во времени. Это казалось бы несущественное различие становится фундаментальным и непреодолимым барьером.
2. Реальные нейроны могут иметь собственные состояния, которые могут меняться во времени по собственным программам.
3. На самом деле псевдонейроны в псевдонейронной сети больше соответствуют областям дендритов, чам нейронам. Изменение весов связей и комбинация сигналов происходит в пространстве окружающем некоторую область дендрита. Уже потом комбинированный сигнал от разных областей разных дендритов передается дальше по нейрону. И может взаимодействовать с другими сигналами полученными этим дендритом от других областей.
4. Одиночный сигнал полученный от одного единственного нейрона рассматривается сетью как шум и подавляется при дальнейшем распространении.
5. Слои нейронов имеют гораздо больше внутрислойных связей чем межслойных.
6. Связи между слоями нейронов идут в обеих направлениях. Слои псевдонейронов в основном связаны в одном направлении.
7. Сигналы от аксонов имеют свою химическую подпись (медиатор). За счет этого действие на постсинаптический нейрон и комбинирование действия разных нейронов может быть очень разным именно в своей комбинации.
8. Каждый постсинаптический нейрон меняет уровень своих связей (производит настройку обучения) самостоятельно, а не с помощью внешних программ оптимизации.
9. За счет разных медиаторов существуют множество сигналов никак не связанных собственно с обработкой образов, а управляющих обучением, уничтожением плохо работающий нейронов.
10. Нейроны могут уничтожаться, самоуничтожаться, самовстраиваться, наращивать дендриты и синаптические контакты. Путешествовать по мозгу. И происходит это под воздействием внутренних программ нейрона.
11. Каждый нейрон и область дендрита временно хранят историю произошедшего. Эта история участвует в формировании обучения. История же в псевдонейронах не сохраняется.
12. Каждый нейрон обычно имеет внешнюю настройку своего состояния на основе входящих сигналов. Есть несколько внутренних состояний в которых может находиться нейрон.
Это я все к тому, что можно углубленно заниматься глубоким машинным обучением, но это глубокое обучение по сравнению с обучением минимальных нейронных сетей простейших насекомых является скорее каргокультом обучения, чем самим обучением. С соответствующими результатами как у каргокульта.
И как и положено каргокульту расстояние между ним и тем, что его породило (поставка товаров) непреодолимо. Хотя бывают области, где и каргокульт может оказывать влияние на реальную жизнь.

Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.