Мне понадобился делитель напряжения на потенциометре, но с ограничением напряжений сверху и снизу, а не от нуля до Vin. То есть нужно было поставить сопротивления сверху и снизу потенциометра . Пришлось решать систему уравнений в общем виде. На бумаге пару раз ошибался и решил в конце концов эту систему через сервис Wolfram Alpha.
Дополню к теме Сортира. Вы преподнесли тему как выбор метода сортировки, но в вашей теме присутствуют и тема очередей, как чтение и запись на диск. Вы решили задачу более узко специализированную, чем просто сортировка. В ограничениях более, чем отсутствие памяти, но и в ограничениях количества записей-чтения. В ограничениях перемещения данных, статических, а не динамических массивов. Здесь вам плюс. Но есть разница между математикой и программированием. Да, привыкли к сейчас к этим уборщикам мусора и менеджерам памяти.
Комментарии тем хороши, что не важен лаг в общении…
Да, и вы в этом не первый, в НС, как в черном ящике, не видно Почему. Это тема не нова и требуется много усилий разбить этап на подэтапы.
Есть прогресс и люди ищут. Например, в тех же сверточных сетях перешли к следующему шагу, но не окончательному. Сеть ищет сначала простые геометрические образы, потом на основе их строит более сложные. Построили и обратный процесс от выходных данных к входным.
Заметили, что есть влияние не тех входных данных, чем предполагали. Стали НС обучать и учитывая их. Например, сеть ловит не близость объектов, а присутствие третьего объекта. Здесь были такие статьи. Или были замечены, что НС в распознавании образов можно ввести шум и НС «соврет». Поиск решений идет и не стоит на месте. Процесс динамике, он еще не стагнировался. Рано еще ставить точку.
Здесь некое противоречие. Или вы говорите, что проблема в приемнике, или вы соглашаетесь, что проблема в исследователе, как приемника.
Да, в графах более дискретная информация. в углах между векторами более сглаженная. Дискретность и непрерывность. Но это тоже поиск связей, просто следующий шаг — задание порога.
Давайте другую аналогию(не очень их люблю). Мы нашли корреляцию между Луной и приливами. Линия на двухмерном графике. Есть здесь ответ на вопрос почему?
Вот, моя ошибка, что не донес правильно информацию. Упрощение(меньше) это в частности уменьшение размерности. Например, в той же формуле Ньютона из двух размерностей перенесли в одну размерность.
Насчет мусора. Аппроксимация, скажем в выборе степени полиномов, может сглаживать более общно, оставляя мусор-шум или учитывать более меньшие изменения и переводить разницу в входных и выходных данных в другой диапазон мусора-ошибок.
Надеюсь, что вменяемый, но вы сильно отличаетесь от других тем, что из вас приходиться вытягивать информацию. Ну да ладно.
Результат, например, в тех же играх. На основе НС добились больше практических результатов, чем используя «классические» методы.
Слава вам, что здесь пришли к согласию. На моем языке это морфизмы между двумя многообразиями(не спец, пытаюсь изучить). Это связи между двумя множествами. Моя интуиция говорит, что второе множество должно быть меньше, чем первое. Т.е. должно быть бытовое упрощение.
Жалко, что в комментариях к вашей статье не участвуют сильные математики, коих здесь очень много. Предположу, что они умнее нас обоих вместе взятых и они не хотят в этом участвовать. Жаль. Тема интересна тем, что надо из вас вытянуть проблематику и перевести ее в плоскость продуктивного обсуждения.
Опять же, вы устанавливая такую аксиому не выведите никаких выводов. Это контрпродуктивно. Пока вы не предложите альтернативу. Критика это первый этап роста, но давайте двигаться дальше. Или вы считаете, что ваши методы 10-15 летней давности не заслуженно забыты?\
Вы сильный алгоритмист, сильный практик, но почему вы отрицаете методы, которые сейчас используются и дают результат? Консерватизм? Не хочу переходить в область психологии, но вы уходите из математики-информатики в область веры.
Очень сильное требование к интерпретации данных, учитывая, что вы говорите о проблемах в коммуникациях, что это проблема приемника(с чем я не согласен). Что сложного в переводе угла между векторами в методе Word2Vec. И, да, указанный метод не имеет отношения к НС и к ИИ в частности никакого отношения.
Мое субъективное мнение, что вы застряли в прошлом. Прошу прощения к переходу к личностям. Повторюсь, все научные методы это поиск взаимосвязей. Интерпретирование этих связей полностью в руках исследователя. Или это следствие-причина, например, или это зависимые причины какого-либо неизвестного фактора. Опять же прошу прощения, но вы задаете сильные задачи и вопросы, но не совсем можете пойти дальше. Может и поэтому вы здесь это публикуете эти вопросы, чтоб найти ответы. Но вы как-то своеобразно выводите собеседников и оппонентов на поиск истины.
Попробую найти аналогию с формулами Ньютона — F=ma. связь установлена между пространствами-множествами. Вопрос Почему? Вы видите ответ? Вам это формула, метод классической физики и в частности механики дал ответ?
Почему уравнения кинематики можно использовать в динамике, где силы инерции приравнять к кинематики и статики? Или не видите в рамках метода или не готовы двигаться чуть выше или в сторону.
Нахождение связей основная цель изучений в науках. И в разных науках это может называться по разному. Множества/многообразия/классы и связи между ними — морфизмы. Вроде ничего не попутал. Любая формула, символьная или словесная, это связи между множествами. НС тоже самое делает.
Нахождение связей между словами, в том числе, построено в Word2Vec. Там не только близкие по значению можно искать, но и противоположные.
Аналогии. Помните «старое» доказательство большой теоремы Ферма? Доказательство построено на аналогии/сходстве эллиптических кривых/форм и модулярных форм из кристаллографии и топологии. Могу очень сильно ошибаться в терминах. Читал очень давно.
Словосочетания позволяют общаться на более-менее едином языке.
Комп и библиотека. Вы, конечно, зачем-то залезли в будущее, но ИИ решает в текстах одну и важную задачу — преобразование одного множества/многообразия в другое. Из слов и текста в понятийное пространство. Такая задача в общем присутствует в любой науке.
И, да, я сказал, что здесь никто не считает это интеллектом.
Процесс не стоит на месте. Да, он сейчас расходится. Как и многие научные методы. Не сразу человек объединил электро- и магнетизм. Потом объединил с сильным и слабым взаимодействием. Сейчас решает с гравитацией.
Зачем знать. На аналогии строить новые методы решения задач. Или в сторону человека — как помогать людям с патологией мозга. Известны примеры перестройки мозга при разрушении одного из полушариев.
Не важно есть интеллект или его нет. Есть сравнение и пересечение нескольких наук. Но подход к поискам нового иcходя из «обезьяны как обезьяны» мне ничего не дает.
И не забывайте, что НС только часть Машинного обучения. И последнее часть ИИ. Если вы хотите сравнивать «отсутствие» интеллекта в «ИИ» и «ЕИ», то сравнивайте не только НС с мозгом, но и весь набор методов ИИ.
Также — интеллект состоит не только из высших функций, но и, например, из обработки и трансформации сигналов. Зрение, слух.
То что вы хотите донести, что нет интеллекта и НС не есть интеллект, то об этом уже было много статей, в том числе и на хабре. Это не является чем-то новым и, повторюсь, не дает нового инструмента и метода для познания и практики.
Экстраполяция данных всегда решается с трудом. Что математике, что у человека. Человек решает эту задачу очень не быстро. Или/и через накопленный опыт или набирая новый. В терминах НС надо, или обучать и на других классах ранее, или пересобирать НС. Человек уже имеет очень много НС заранее. И мы не знаем как эти сети у человека построены. На сопоставлении ЕИ и ИИ мы можем двигаться дальше и изучать оба предмета.
НС сейчас это годовалый ребенок.
Подбор степени (равно как и выбор аппроксимации полиномами, а не, например, гармоническими функциями) все же, я думаю, стоит отнести тоже к топологии. Как выбор числа слоев и нейронов в них.
Подбор топологии и данных осуществляет в большинстве человек. Т.е. человек решает нестандартные ситуации. Здесь, да, пока нет разделения между НС и человеком.
Но движение есть — к сетям с постоянным дообучением на новых данных.
Нейронные сети это аппроксимация. Это элемент вычислительной математики. Так как этот метод аппроксимации нейронными сетями(суперпозицией более простых функций) решается только приближенными вычислениями(численные методы), его отнесли в машинное обучение. Все машинное обучение к ИИ.
Почему к ИИ, первое это приближение к творчеству человека и неизвестность механизма полного алгоритма — черный ящик. Как только выяснят, как это работает, НС отнесут чисто к математике. Пока там НС представлены теоремами Цыбенко и Колгмогорова.
НС, как аппроксимация состоит из нескольких этапов — подбор входных и выходных данных, подбор топологии, подбор коэффициентов.
К последнему, думаю, ни у кого нет вопросов, как и к аппроксимации, например, полиномами. Хотя и тут надо подбирать степень. Ну и разница в аналитическом решении и приближенными методами.
Подбор топологии(сколько простых функции и коэффициентов при них в их суперпозиции) является задачей сегодняшнего дня. Один из сильнейших прорывов — сверточные сети. Хотя это просто ограничение вычислительных мощностей. Но, с другой, стороны, это попытка ответить на ваш вопрос — как «думает» НС.
Подбор входных данных всегда была большой задачей. Мы не можем представить весь набор по всему пространству аргументов. Здесь мы представляем и справочные данные (набор дебютов), и случайные точки, и поиск точек через алгоритмы вокруг НС, скажем, обучение с самой собой.
Подбор топологии и данных очень схож с обучением человека. Разбить обучение на этапы(топология) и поиск точек в пространстве аргументов (а давай попробуем так, а давай почитаем книжки и справочники).
Как подбиралась топология и как подбирались данные уже описано в инете.
Почему НС отнесли к ИИ сказал — схожесть с методами человека. Приближение к человеку.
Почему ИИ это ИИ или не ЕИ, уже не относится к вопросу — как это работает.
Еще раз НС это аппроксимация. Аппроксимация более общим методом, чем, скажем, полиномами. Не надо выбирать метод аппроксимации, но из-за ограничение вычислительных мощностей, приходится решать задачи подбора топологии и данных. Опять же, как и у человека, мощностей мало.
4) Термех. В билете четыре теоретических вопроса и четыре задачи. По теории не знал как писать. Задачи решил. Что делать? Оказывается многие согрупники не знали как решать задачи, но знали как писать теорию. В общем решил 20 задач.
5) Аэродинамика. Уже параллельно читал Устав ВС. Пересдача комиссии. В итоге: Преподаватель — три. Старший преподаватель — четыре. Завкафедрой — пять. 20 минут без меня решали, что же поставить. Четыре. Но не понимал я эти роторы и дивергенции — не проходили мы их на вышке. Вот такой был разрыв в обучении.
1) Препод по вышке сказал, что если тот, кто протянет свою шпору от батареи до двери, получат трояк. Парень не дотянул 20 см. Пересдача.
2) Прочность. Читал лекции и принимал экзамены завкафедрой. На лекциях отмечал кто был, а кто не был. На консультации сказал, что за каждую пропущенную лекцию два дополнительных вопроса. Я не был ни на одной. Отвечал 40+ вопросов. Сдал на пять.
3) Органическая химия. Не сдал. Попросил тут же пересдачу. Пошел искать куратора курса. Не нашел. Вернулся — «так и так, нету куратора». Препод мне предложил трояк. Я не согласился. Он мне дополнительный билет. Я сказал что и его не знаю,
— Что знаешь?
— Первую главу из учебника.
Рассказал. Про спины электронов. Четыре.
Внедрением 152-ФЗ в банках занимался Центробанк, без участия ФСБ, ФСТЭК и Роскомнадзора. Похоже он, ЦБ, и продолжает контролировать банки в разрезе этого закона. Поэтому, видимо, вопросы с персональными данными надо решать и через ЦБ.
Мне понадобился делитель напряжения на потенциометре, но с ограничением напряжений сверху и снизу, а не от нуля до Vin. То есть нужно было поставить сопротивления сверху и снизу потенциометра . Пришлось решать систему уравнений в общем виде. На бумаге пару раз ошибался и решил в конце концов эту систему через сервис Wolfram Alpha.
Да, и вы в этом не первый, в НС, как в черном ящике, не видно Почему. Это тема не нова и требуется много усилий разбить этап на подэтапы.
Есть прогресс и люди ищут. Например, в тех же сверточных сетях перешли к следующему шагу, но не окончательному. Сеть ищет сначала простые геометрические образы, потом на основе их строит более сложные. Построили и обратный процесс от выходных данных к входным.
Заметили, что есть влияние не тех входных данных, чем предполагали. Стали НС обучать и учитывая их. Например, сеть ловит не близость объектов, а присутствие третьего объекта. Здесь были такие статьи. Или были замечены, что НС в распознавании образов можно ввести шум и НС «соврет». Поиск решений идет и не стоит на месте. Процесс динамике, он еще не стагнировался. Рано еще ставить точку.
Да, в графах более дискретная информация. в углах между векторами более сглаженная. Дискретность и непрерывность. Но это тоже поиск связей, просто следующий шаг — задание порога.
Давайте другую аналогию(не очень их люблю). Мы нашли корреляцию между Луной и приливами. Линия на двухмерном графике. Есть здесь ответ на вопрос почему?
Насчет мусора. Аппроксимация, скажем в выборе степени полиномов, может сглаживать более общно, оставляя мусор-шум или учитывать более меньшие изменения и переводить разницу в входных и выходных данных в другой диапазон мусора-ошибок.
Результат, например, в тех же играх. На основе НС добились больше практических результатов, чем используя «классические» методы.
Жалко, что в комментариях к вашей статье не участвуют сильные математики, коих здесь очень много. Предположу, что они умнее нас обоих вместе взятых и они не хотят в этом участвовать. Жаль. Тема интересна тем, что надо из вас вытянуть проблематику и перевести ее в плоскость продуктивного обсуждения.
Вы сильный алгоритмист, сильный практик, но почему вы отрицаете методы, которые сейчас используются и дают результат? Консерватизм? Не хочу переходить в область психологии, но вы уходите из математики-информатики в область веры.
Мое субъективное мнение, что вы застряли в прошлом. Прошу прощения к переходу к личностям. Повторюсь, все научные методы это поиск взаимосвязей. Интерпретирование этих связей полностью в руках исследователя. Или это следствие-причина, например, или это зависимые причины какого-либо неизвестного фактора. Опять же прошу прощения, но вы задаете сильные задачи и вопросы, но не совсем можете пойти дальше. Может и поэтому вы здесь это публикуете эти вопросы, чтоб найти ответы. Но вы как-то своеобразно выводите собеседников и оппонентов на поиск истины.
Попробую найти аналогию с формулами Ньютона — F=ma. связь установлена между пространствами-множествами. Вопрос Почему? Вы видите ответ? Вам это формула, метод классической физики и в частности механики дал ответ?
Почему уравнения кинематики можно использовать в динамике, где силы инерции приравнять к кинематики и статики? Или не видите в рамках метода или не готовы двигаться чуть выше или в сторону.
Нахождение связей между словами, в том числе, построено в Word2Vec. Там не только близкие по значению можно искать, но и противоположные.
Словосочетания позволяют общаться на более-менее едином языке.
Комп и библиотека. Вы, конечно, зачем-то залезли в будущее, но ИИ решает в текстах одну и важную задачу — преобразование одного множества/многообразия в другое. Из слов и текста в понятийное пространство. Такая задача в общем присутствует в любой науке.
И, да, я сказал, что здесь никто не считает это интеллектом.
Зачем знать. На аналогии строить новые методы решения задач. Или в сторону человека — как помогать людям с патологией мозга. Известны примеры перестройки мозга при разрушении одного из полушариев.
Не важно есть интеллект или его нет. Есть сравнение и пересечение нескольких наук. Но подход к поискам нового иcходя из «обезьяны как обезьяны» мне ничего не дает.
И не забывайте, что НС только часть Машинного обучения. И последнее часть ИИ. Если вы хотите сравнивать «отсутствие» интеллекта в «ИИ» и «ЕИ», то сравнивайте не только НС с мозгом, но и весь набор методов ИИ.
Также — интеллект состоит не только из высших функций, но и, например, из обработки и трансформации сигналов. Зрение, слух.
То что вы хотите донести, что нет интеллекта и НС не есть интеллект, то об этом уже было много статей, в том числе и на хабре. Это не является чем-то новым и, повторюсь, не дает нового инструмента и метода для познания и практики.
НС сейчас это годовалый ребенок.
Да, это и имелось ввиду.
Но движение есть — к сетям с постоянным дообучением на новых данных.
Почему к ИИ, первое это приближение к творчеству человека и неизвестность механизма полного алгоритма — черный ящик. Как только выяснят, как это работает, НС отнесут чисто к математике. Пока там НС представлены теоремами Цыбенко и Колгмогорова.
НС, как аппроксимация состоит из нескольких этапов — подбор входных и выходных данных, подбор топологии, подбор коэффициентов.
К последнему, думаю, ни у кого нет вопросов, как и к аппроксимации, например, полиномами. Хотя и тут надо подбирать степень. Ну и разница в аналитическом решении и приближенными методами.
Подбор топологии(сколько простых функции и коэффициентов при них в их суперпозиции) является задачей сегодняшнего дня. Один из сильнейших прорывов — сверточные сети. Хотя это просто ограничение вычислительных мощностей. Но, с другой, стороны, это попытка ответить на ваш вопрос — как «думает» НС.
Подбор входных данных всегда была большой задачей. Мы не можем представить весь набор по всему пространству аргументов. Здесь мы представляем и справочные данные (набор дебютов), и случайные точки, и поиск точек через алгоритмы вокруг НС, скажем, обучение с самой собой.
Подбор топологии и данных очень схож с обучением человека. Разбить обучение на этапы(топология) и поиск точек в пространстве аргументов (а давай попробуем так, а давай почитаем книжки и справочники).
Как подбиралась топология и как подбирались данные уже описано в инете.
Почему НС отнесли к ИИ сказал — схожесть с методами человека. Приближение к человеку.
Почему ИИ это ИИ или не ЕИ, уже не относится к вопросу — как это работает.
Еще раз НС это аппроксимация. Аппроксимация более общим методом, чем, скажем, полиномами. Не надо выбирать метод аппроксимации, но из-за ограничение вычислительных мощностей, приходится решать задачи подбора топологии и данных. Опять же, как и у человека, мощностей мало.
5) Аэродинамика. Уже параллельно читал Устав ВС. Пересдача комиссии. В итоге: Преподаватель — три. Старший преподаватель — четыре. Завкафедрой — пять. 20 минут без меня решали, что же поставить. Четыре. Но не понимал я эти роторы и дивергенции — не проходили мы их на вышке. Вот такой был разрыв в обучении.
2) Прочность. Читал лекции и принимал экзамены завкафедрой. На лекциях отмечал кто был, а кто не был. На консультации сказал, что за каждую пропущенную лекцию два дополнительных вопроса. Я не был ни на одной. Отвечал 40+ вопросов. Сдал на пять.
3) Органическая химия. Не сдал. Попросил тут же пересдачу. Пошел искать куратора курса. Не нашел. Вернулся — «так и так, нету куратора». Препод мне предложил трояк. Я не согласился. Он мне дополнительный билет. Я сказал что и его не знаю,
— Что знаешь?
— Первую главу из учебника.
Рассказал. Про спины электронов. Четыре.