Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: De la teoría a la práctica" - página 4
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Aprendizaje en red = adaptación
Autoaprendizaje = autoajuste
La vida se ajusta a sí misma...
Y siempre termina con la muerte.
La búsqueda genética la realiza una población, no un individuo, y la muerte es sólo un instrumento de selección genética (renovación de la población).
Hasta ahora, la población humana prospera, aunque muchas poblaciones animales se extinguen bajo la presión del sapresor de la humanidad.
La búsqueda genética la realiza una población, no un individuo, y la muerte es sólo un instrumento de selección genética (renovación de la población).
Hasta ahora, la población humana prospera, aunque muchas poblaciones animales se extinguen bajo la presión del sapresor de la humanidad.
Quizá sea la forma que tiene la naturaleza de deshacerse de lo que no necesita en este pasadizo.
Sí. Y el algoritmo genético no parece ser una de las cosas de las que se deshace. Las redes neuronales también.
;)
Creo ingenuamente" que entre los rusoparlantes nativos no es habitual llamar "ajuste de parámetros" al proceso de autoaprendizaje. Del mismo modo que no es habitual llamar aprendizaje a la selección de parámetros (con ayuda de procesos externos) para cualquier sistema.
Quizás, yo también "creo ingenuamente" que si un artículo está escrito para dummies, debería explicar conceptos nuevos utilizando palabras en su significado comúnmente utilizado. Y si el artículo para dummies analogiza las redesneuronales con"la capacidad del sistema nervioso para aprender y corregir errores", entonces el mismo artículo debería especificar, en concreto, cómo las redes neuronales son capaces de aprender y corregir errores por sí mismas. De hecho, resultó que el artículo no contiene ni una sola palabra sobre la adquisición y corrección independientes (es decir, sin el uso de un programa optimizador externo) de cierta información por parte de las redes neuronales, y al término "aprendizaje" se le dio un nuevo significado estrechamente especializado, a saber, se llamó aprendizaje a la búsqueda (ajuste) habitual de parámetros. Con el mismo éxito, la inmensa mayoría de los asesores del campeonato pueden calificarse de "entrenados", ya que es poco probable que el optimizador se utilizara para superar las pruebas. [Este párrafo no es una piedra contra el autor del artículo, es sólo una aclaración a la respuesta de Reshetov].
Cualquier modelo matemático de un proceso real es un ajuste en un sentido u otro
Una piedra lanzada desde la Torre Inclinada de Pisa no volará estrictamente en parábola.
Y la trayectoria de una nave espacial no es ideal desde el punto de vista de los cálculos matemáticos.
Y sin embargo, ¡vuelan!
No me importa: "¡Que vuelen!". (con) Las preguntas no habrían surgido si el artículo desde el principio hubiera dicho qué significan estos o aquellos términos en su significado altamente especializado y a qué características específicas de las redes neuronales (ajuste de parámetros externos) se dedica el artículo. Parece que, con ayuda general, he conseguido entenderlo.