Логика мышления. Часть 8. Выделение факторов в волновых сетях

[amarao]

Почему AlexeyR из всей литературы использует только книгу некоего «Алексея Редозубова»? Неужели остальные недостаточно авторитетные источники?

[AlexeyR]

Проверил ссылку «литература», вроде ведет на корректный список. О чем вы?

[amarao]

Использованная литература

Алексей Редозубов (2014)

[AlexeyR]

Это две разных ссылки :) Хотя выглядит забавно.

[amarao]

А, ок. Тогда уже лучше.

Совет на будущее: не пытайтесь дистанцироваться от самого себя. Так и напишите «моя книга: (название тут)». Потому что когда человек сам на себя ссылается «якобы не я», это вызывает очень много подозрений.

Ну и второе, поменяйте форматирование. Потому что по моему опыту работы в Википедии — так (с ссылками только на самого себя) очень часто поступают всякого рода фрики, двигающие безумные теории. У меня лично на любые фрагменты подобного поведения сильная аллергия.

[whileNotFalse]

Хорошая часть, так как согласен насчёт схожести нейронного механизма сжатия и sparse autoencoder. В контексте стоило бы упомянуть ключевые слова «поиск ассоциативных правил».

[AlexeyR]

Про ассоциативность разговор позже.

[bahusvip]

Спасибо за интересный цикл и за новую для меня теорию памяти и обучения. На Корсере недавно был курс «Введение в нейрологию», в нем память и обучение рассматривали с точки зрения нейрорецепторов. Т.е. если рецепторы нейрона стимулируются достаточно часто, то возникают новые рецепторы и таким образом усиливается связь. С той же точки зрения рассматривался и принцип стабильности-пластичности: связь усиливается при стимуляции частыми или редкими импульсами (уникальные события), при стимуляции импульсами средней частоты наооборот, ослабляется. Одним словом, те же яйца, только в профиль.

[AlexeyR]

Принципиальная разница в том, что в моей модели память на конкретные события не кодируется через изменение силы связей. Синаптические веса служат только для выделения факторов. Память фиксируется моментально и не требует «частой стимуляции». За память отвечают совсем другие механизмы. Описание механизма распределенной памяти будет через две части.