Обсуждение:Кибернетические представления о работе биологического нейрона

Содержимое страницы недоступно на других языках.
Материал из Викиверситета

Вы знакомы с w:перцептроном ? --S.J. 05:04, 7 ноября 2010 (UTC)[ответить]

  1. Раньше немного читал про него. Его обучение похоже на программирование на все случаи жизни, в природе такого нету. Считаю, что обучение должно быть основано на выявлении общих черт, признаков, закономерностей для этого не нужен учитель. Отдельно взятый нейрон способен самостоятельно обучаться на основе только входящей в него информаци. Перцептрон интересная модель, но нуждается как мне кажется в качественной переработке.S.M. 07:39, 7 ноября 2010 (UTC)[ответить]
    Действительно, перцептроны не обеспечивают инвариантность. Но о них нужно знать, чтобы не топтаться на месте и не проверять заведомо бесперспективные варианты. По поводу выработки инвариантности почитайте тут [1], попробуйте решить предложенную задачу. Мне кажется, это где то очень близко, к вашей теме, только немного с другой стороны. S.J. 09:02, 7 ноября 2010 (UTC)[ответить]
    что, касается учителя, перцептроны могут учится и без учителя - но доказано, что на порядок менее эффективно. Что касается ваших предложений, очень похожее я использовал в одной своей статье [2] и побробнее в [3], это сформулировано как предобработка ко входу нейросети. Дело в том, что если перцептрон обучать на инвариантных данных, то и результат будет ... S.J. 09:06, 7 ноября 2010 (UTC)[ответить]
    Спасибо за ссылку на задачу, меня тоже волнует эта проблема. Хочу немного сказать о задаче с мухой, а точнее о нашем зрении, если представить его как сенсорный экран размером например 10 на 10 пикселей, то мы четко будем видеть (узнавать) предметы, которые находятся ближе к центру этого сенсорного экрана и хуже при перемещении объекта к любому из его краев. Если представить, что мы сидим на стуле и смотрим на окно и вдруг в стороне от него ближе к краю нашего зрения происходит движение первым делом мы переместим наши глаза в ту сторону, что бы та сторона где было замечено движение оказалось ближе к центру нашего "сенсорного экрана" (зрения) и мы могли бы более точно распознать то, что там произошло. И когда мы читаем текст наши глазные яблоки двигаются вслед за следующей буквой, чтобы следующая буква оказалась ближе к центру нашего "сенсорного экрана". Можно сделать 2 вывода: или же у нас плохое боковое зрение из-за физических особенностьей строения нашего глазного яблока, или же нейроны, которые больше подключены к боковым сенсорам менее тренированы в распозновании сложных объектов. у меня есть еще одна мысль, что боковые сенсоры "экрана" имеют меньшее количество связей с нейронами по сравнению с центральными сенсорами и с их удалением от центра падает количество связей на один сенсор, я больше склоняюсь к этому варианту (хотелось бы узнать анотомические исследования по этому вопросу, буду благодарен, если кто подскажет такую информацию). Последний вариант как мне кажется более природен и более естественен и логичен, все в мире взаимосвязано, и если взять аналогию с галактикой, то чем ближе к ее краю, тем больше падает количество звезд на еденицу пространства и таких аналогий можно очень много привести, надеюсь это верный ответ.S.M. 14:22, 7 ноября 2010 (UTC)[ответить]
    Тут - Инвариантность_в_ИНС ближе к концу разделе Задача "Позиционирование ос и пчел" обсуждаются как раз вопросы позиционирования объекта в центр. Так как физиологически не может быть той гибкости (динамичности) в связях, о которой там речь (по сути надо читать все, чтобы понимать о чем речь), то позиционирование в центр - это "информационная экономия". S.J. 16:26, 7 ноября 2010 (UTC)[ответить]