Как работает нейросеть и чем она отличается от нервной системы

[@AndersBulon]

С наступающим 2022 годом!!! Успехов и процветания каналу!!!

[@Домашка-и6в]

Неверно выразился по поводу, что любой нейрон выдает 1 только в том случае если сумма значимых весовых коэффициентов больше или равна величине смещения! Хотел сказать, что любой нейрон выдает 1 только в том случае если сумма значимых весовых коэффициентов плюс смещение равна или превышает 0!

[@euor800]

1. Перцептрон Розенблатта (1957) скопировал модель нейрона МакКаллоха-Питца (1943), которые предложили такую модель нейрона лягушки. Подход к использованию таких "нейронов" для решения когнитивных задач назвали коннектионизмом, а попытки решать эти же задачи компьютерным софтом - символизмом. 2. Живой нейрон человека считывает свою специализацию и поведение (кушать и какать) со своей ДНК. Установление синапсов между нейронами регулируется нейрохимией: нейрон выделяет два типа пептидов - репелленты и аттрактанты. Синапсы тоже двух типов: электрические (мелкие) и химические (крупнее). Нейроны имеют разную форму, зависящую от места (напр. в новой коре есть пирамидные и сцеллатные). Электрические спайки (кратковременная память) приводят к химическому закреплению (долговременная память). Таким образом обучение мозга приводит к прорастанию структур нейронов, на которое влияют два потока - внешние (сенсорные) и внутренние (старая кора). Если проросшие связи повреждаются, человек теряет навсегда проросшую там часть памяти. 3. Исходя из (2) надо осторожно относиться к каше выращеных в пробирке нейронов. 4. Психофизиологи называют запоминание в мозге и в коннектионистских сетях ассоциативной памятью, которая имеет ограничение по максимуму запоминеемых паттернов. Для мозга это 300 лет. Для моделей - объем облачных серверов. Иначе это предел, после которого наступит ментальная смерть.

[@KlinovAS]

А... Судя по последним слова, вы тоже согласны с тем, что современная нейросеть не бинарная, а математическая, по этому и медленная. Мне кажется все забили на это. Говорят, что ты там ищешь, какие улучшения... Уже все сделали. Все работает отлично... Отлично то да, но можно и лучше. Ведь сеть сейчас не бинарная, а про отсутствие логики вообще молчу. Большой плюс математики над сетью это то что если раньше сеть никогда не видела пример, то она что-то будет угадывать из опыта. Вообще открою секрет как я делал. Ставил буквально несколько точек где считал, что должна быть точка и был еще инструмент "антиточка" - там где не должна быть точка. 15 точек хватало с головой, чтоб описать любой символ. Правильный ответ суммировался +1. Неправильный ответ наказывался (например) -10. Одной ошибки могло быть недостаточно для выхода из цикла проверки, поскольку нижний предел мог быть -12 (например). Если ниже -12, тогда проверяем другой патерн. Время экономится сильно. Распознавания дубликатов музыки. Тоже самое. Если взять мп3 сканировать гистрограму и взять тот же трек, над которым мы поиздевались разными фильтрами, пережали снова в мп3. Два слепка будут выглядеть похоже, но при увеличении можно обнаружить, что точки одни то выше, то ниже (других), то на такт опаздывают, а потом наоборот обгоняют (какой-то как несинхрон). Но возьмем только значения по высоте (Volume). Понятное дело, что сначала приводим два образца к максимализму, чтоб разница громкости была примерно одинаковой. Дальше просто дифференцируем два значения и пропускаем через ABS() чтобы наша разница была плюсовой всегда. А дальше молотим правила: if R

[@Домашка-и6в]

Почему бы Вам не снять видео по этому поводу или написать подробную статью?

[@Чувак-с9б]

А прикиньте, если эта чашка пэтри с живыми нейронами, научившимися играть в понг, себя осознает? Ну, прямо понимает, где она находится, начинает искать свой путь в этом мире и свое предназначение. Потом она подслушивает, что ее создал ученый в белом халате. Ну а потом ей нужно будет решить для себя, кем ей будет ее создатель: Богом или отцом

[@FNNART]

Привычки, наиболее короткие и самые связные линии между нейронами. Именно так и растут связи между нейронами аксоны сами выстраиваются в пути наиболее короткие для прохождения импульса. Почему спорт и волевое преодоление ментальных трудностей идут бок о бок. Корона синапса является блоком памяти и контроллером синапса, за счёт регуляции нейромедиаторов между синапсами. Сон- наиболее активная стадия реструктуризации памяти.

[@Тихийлётчик]

Вставлю свои пять копеек. Может пригодится, так сказать, информация к размышлению. Насколько я знаю, трёхразрядная архитектура в 1,5 раза производительней двухразрядной архитектуры. Нейрон нашего мозга использует порядка двадцати разрядов. То есть нейрон работая на мегагерцарцах выдаёт производительность как на гигагерцах, а может и выше. И если нейрон это по факту один компьютер, то у каждого в голове у нас сеть интернет порядка в среднем на восемьдесят шесть миллиардов пользователей. Я к тому, что современные нейросети баловство одно и только. Хотя опыт я бы сказал положительный.