И вы сразу же на эти задачи плюнули. Начали с того, как важно размышлять на тему того как нужно размышлять, чтобы это вообще имело смысл. А потом сходу «книга <...> — информация», ни разу не пытаясь объяснить что вы имеете в виду под словом «информация» и чем это отличается от «не информация». =/
«В научной среде соавторство в первую очередь используют для соавторства. Все остальное — шелуха (цитирования, хирши, наименования журналов в резюме)»
В идеальном мире да.
Как вы себе это представляете? Для обучения нужно N порядков (сколько там игр за 2 суток обучения прошло?) игр, а не 2-3, которые успеют сыграть во время матча.
Не совсем так. Это ресурсы в первую очередь не для думающих людей (хотя их тут больше, чем на других ресурсах), а для гиков. Тут нужен несколько другой подход.
Представьте себе, что в разрушителях легенд ведущие не ставили бы эксперименты, а пытались бы логически обосновать тот или иной миф. Было бы интересно?
Вы хоть пишите в комментариях за что минусуете, чтобы я мог внести исправления. Я ведь пытаюсь помочь и теряю за это карму.
Причина крайне проста. Это хабр гиктаймс, а не пикабу. Я даже молчу, что к ИТ это никак не относится (не ИТ статьи есть, и к ним обычно строже относятся). Если бы вы ещё научно к проблеме подошли, было бы интересно почитать, а так вы немного ошиблись ресурсом.
Так может с вашими размышлениями проблема, если никто вас не понимает? Я вот тоже решил перечитать то, что вы написали, в половине случаев вообще не понял о чем вы говорите. Вот конкретный пример —
«Возьмём нейрон f = bool (x1+x2+x3+x4 >= 2) — очевидно же, что он умеет детектировать пары (x1, x2) и (x3, x4). Без этого свойства нейросети просто не могли бы работать так хорошо.»
у меня, как у математика, от такой фразы просто волосы дыбом встают, насколько она некорректна.
А спор ваш (насколько я смог понять) — терминологический. У каждого есть свое понятие «признак» (и не надо, определение этого слова нет, каждый его понимает по-своему), и вместо того, чтобы понять что имеет в виду другой человек, вы начали «доказывать», что он не прав. Давайте я попробую объяснить как я понял это слово в контексте данной статьи (а Алексей меня поправит, если я что-то понял не так).
Отличие признака от рандомного бинарного вектора в том, что в признаковом описании каждый элемент вектора имеет некое семантическое значение для этого конкретного образа. Если брать пример Алексея с буквами, то добавление бита добавляет некий признак образу, буква может стать заглавной, или курсивной. В ascii таблице если мы меняем один бит, что у нас сразу меняется весь образ.
И ещё, на самом деле связанный с этим момент, вы не правильно понимаете концепцию нейрона бабушки, на данном этапе доказать её вообще невозможно (и честно говоря, в неё уже мало кто верит). А концепция заключается в том, что мозг каким-то образом делит наш мир на отдельные образы и каждому образу (например нашей бабушке) соответствует свой нейрон в коре. Условно говоря, если мы активируем этот нейрон, то мы будем видеть бабушку, а если удалим её, то мы перестанем понимать что это (ну или по крайней мере это дело усложнится). Но опять же, уже подавляющее большинство исследователей говорят, что образы — они в сети, а не в конкретных нейронах.
Существует гипотеза (которую опять-же доказать сегодня нельзя, но довольно много исследователей в ней сходятся), что нейронные сети работают хорошо, потому-что они внутри себя генерируют очень удобные признаковые представления. В этом смысле да, можно считать, что нейронные сети — преобразователи признаковых описаний. Но такая гипотеза не может жить вместе с концепцией нерона-бабушки (ну точнее может и может, ведь пока ничего не доказано, но тогда все вообще странно становится).
я, как и Алексей, не использую нейронные сети в практической профессиональной деятельности, а изучаю их как математик. И я не вижу ничего неправильного в том, что он говорит. Более того, я в итоге пришел к точно таким же принципам их работы (до того, как стал читать его статьи).
Я бегло (да, нехорошо так делать, но все-таки) прочитал вашу беседу, и мне показалось, что это лишь терминологический спор. Может вы тогда сами напишете статью в чем Алексей принципиально не прав?
Если честно никогда не понимал такой постановки задачи — «прочитать больше книг». Зачем? Нужно читать хорошие книги, а они по-определению не должны читаться быстро.
Также не ясна аргументация по поводу блогов, статей. Чем они отличаются от книг?
В идеальном мире да.
Вот примерно таких читателей такие статьи и привлекают.
upd. Хотя раз шагает по трубке, то скорее всего кинезин.
Ну… в общем нет. Я как-то даже не знаю сходу примеров нобелевской премии, которую выдали в год открытия.
Не совсем так. Это ресурсы в первую очередь не для думающих людей (хотя их тут больше, чем на других ресурсах), а для гиков. Тут нужен несколько другой подход.
Представьте себе, что в разрушителях легенд ведущие не ставили бы эксперименты, а пытались бы логически обосновать тот или иной миф. Было бы интересно?
Причина крайне проста. Это
хабргиктаймс, а не пикабу. Я даже молчу, что к ИТ это никак не относится (не ИТ статьи есть, и к ним обычно строже относятся). Если бы вы ещё научно к проблеме подошли, было бы интересно почитать, а так вы немного ошиблись ресурсом.Хм. А можно об этом поподробней? А то у нас есть школа летняя для детей, но педобразования ни у кого, естественно, нет.
«Возьмём нейрон f = bool (x1+x2+x3+x4 >= 2) — очевидно же, что он умеет детектировать пары (x1, x2) и (x3, x4). Без этого свойства нейросети просто не могли бы работать так хорошо.»
у меня, как у математика, от такой фразы просто волосы дыбом встают, насколько она некорректна.
А спор ваш (насколько я смог понять) — терминологический. У каждого есть свое понятие «признак» (и не надо, определение этого слова нет, каждый его понимает по-своему), и вместо того, чтобы понять что имеет в виду другой человек, вы начали «доказывать», что он не прав. Давайте я попробую объяснить как я понял это слово в контексте данной статьи (а Алексей меня поправит, если я что-то понял не так).
Отличие признака от рандомного бинарного вектора в том, что в признаковом описании каждый элемент вектора имеет некое семантическое значение для этого конкретного образа. Если брать пример Алексея с буквами, то добавление бита добавляет некий признак образу, буква может стать заглавной, или курсивной. В ascii таблице если мы меняем один бит, что у нас сразу меняется весь образ.
И ещё, на самом деле связанный с этим момент, вы не правильно понимаете концепцию нейрона бабушки, на данном этапе доказать её вообще невозможно (и честно говоря, в неё уже мало кто верит). А концепция заключается в том, что мозг каким-то образом делит наш мир на отдельные образы и каждому образу (например нашей бабушке) соответствует свой нейрон в коре. Условно говоря, если мы активируем этот нейрон, то мы будем видеть бабушку, а если удалим её, то мы перестанем понимать что это (ну или по крайней мере это дело усложнится). Но опять же, уже подавляющее большинство исследователей говорят, что образы — они в сети, а не в конкретных нейронах.
Существует гипотеза (которую опять-же доказать сегодня нельзя, но довольно много исследователей в ней сходятся), что нейронные сети работают хорошо, потому-что они внутри себя генерируют очень удобные признаковые представления. В этом смысле да, можно считать, что нейронные сети — преобразователи признаковых описаний. Но такая гипотеза не может жить вместе с концепцией нерона-бабушки (ну точнее может и может, ведь пока ничего не доказано, но тогда все вообще странно становится).
Я бегло (да, нехорошо так делать, но все-таки) прочитал вашу беседу, и мне показалось, что это лишь терминологический спор. Может вы тогда сами напишете статью в чем Алексей принципиально не прав?
Также не ясна аргументация по поводу блогов, статей. Чем они отличаются от книг?