"Graphics of Boris Budinas"

4 Марта 2018

+++ГЦСИ. Нейросети - Смолин

Фото - зима в Москве

+++ Выставка в ЦЕНТРЕ СОВРЕМЕННОГО ИСКУССТВА ГЦСИ - технология и искусство. Первоначально ТЕХНО - это означало искусственные, сделанные человеком предметы типа глиняного кувшина. Вращающийся пластиковый круг с линзами и линейчатый фон - визуально интересно!!!! Капли жира в супе -- оттуда идея. Высказывания

В будущем компьютер будет весить не более 1,5 тонн.

Каждый художник обладает смелостью, без которой его талант немыслим - Гете.. Ф

ункция художника - заклинать демонов иррациональности.

Технология стала новой мембраной существования человеческого организма.

Любая достаточно развитая технология неотличима от волшебства.

Придет время, когда наука опередит фантазию

Будет конференция OPENTALKS Нейросети

В Линово смотрел лекции Смолина. Там темнело рано, ЛА мало смотрела телевизоа и можно было спокойно сидеть за ноутбуком. У Смолина - надо ставить акценты, например долго говорит о линейных функциях.

Часть 2 - обратное распространение ошибки - каждый нейрон получает числовую характеристику - повышать или понижать значение. И далее менять связи...

Часть 3 примеры. К 7 января 3 лекции просмотрел. Основная идея персептрона - n- - мерном пр-ве через n+1 точку проводится n мерное подпространство - и что????? Альтернативное объяснение - повышаем размерность там нелинейно и возвращаемся?????

лекция 4

Любая задача приводится к линейной в многомерном пространстве??????? Пример:::: на простейшей сети нейрон----нейрон как работает BACK PROROGATION - не так, как делали бы мы вручную - меняет порог (если и не надо), а потом и наклон - мы идем по оврагам, а можем двигаться поперек склона - что было бы быстрее!!!!!. МЕТОД ОВРАГОВ К-средние?????!!!!! Нет постановки задачи - точная постановка Набор точек и диаграмма воронова-Дирихле на них - разбиение до ближайшей (соединяем ближайшие точки отрезками и рисуем перпендикуляры к ним в середине. Если алгоритм К-средних применить к этим точкам, то алгоритм устаканиться, когда область разобьется на примерно одинаковые области . Узкая область и три точки - по этому алгоритму средние точки вытянутся вдоль области

Обучение - сначала грубое, потом более мелко и пр. а не сразу очень мелко Картирование -- сети, веса нейронов второго слоя сравниваем с входным сигналом. Берем где мин и изменяем Кохонен - не только веса входов одного нейрона меняем, но и его соседей

Лекция 5

Автокодировщики - очищают сигнал - переводят в прост-во признаков. Существенные переменные.

Состязательные сети. преобразование -- туда назад - раскраска зебры!!! Коллектив нейросетей - сети обучены на разных наборах данных Разновидности сетей - Байесовские сети- параметры определяются вероятностно --- МАТ ОЖИДАНИЕ и ДИСПЕРСИЯ. Тогда сразу несколько сетей - экземпляров - можно построить и на них распознавание запустить - и устроить голосование. Разные другие типы сетей. Сети обратного обучения Размерности проклятие, декомпозиция и пр.... убирать ненужные связи +++++++++ +++Формулировать проблему - не умеют

Лекция 6

робот делает сальто-- робот ходит среди детей -- но почему не обучающиеся ползать человечки!!!!??????????? обратная связь - упрощенная модель сознания

Создание регулятора высокого уровня - модель мира формировать

Человек - в новых ситуациях умеет - модель мира -- проблема - число регуляторов можно нарастить - но выбрать цель??? - пока это отдают человеку Сознательное восприятие человека - управление по ошибке в системах - у человека есть прогноз и много сенсоров нейронные сети Константный экран - окружение - повернули голову, но окружение то же - то, чего мы не видим, но предполагаем - окружение - оно может быть большим - вспомнить но не одновременно помнить!! Помним мы много, но воспроизводим меньше, надо вспоминать Картирование сильно упрощает- линеаризует

Субъективная картина мира -- Вокруг пять человек - пройдя через наши нейросети - разбиваем на простые объекты

Картирование - признаки - там опять картирование по крупному!!!

Создание цели - в ГО - констант экран и декомпозиция - путь решения??????

Структура мозга у всех - человек - и мышь - примерно одинакова - принципиальной физиологич. разницы нет - критика того, что человек- венец творения (идея появилась в возрождении - борьба науки и религия)

ЧАСТЬ 6- 2 локальная и глабальная цели

ступени абстракции цели - дискретные понятия и их непрерывные характеристики. Карта на каждом уровне. Сенсоры - моделируем. Биологи и психологи ЭТО ВСЕ рассуждения на тему

4 MARCH 2018

NEUROSCIENCE/ Opentalks - Moscow, Febr/ (sorry, In Russian)/ Photo winter in Moscow, January 2018