Discussion de l'article "Réseaux neuronaux : De la théorie à la pratique" - page 4

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gpwr:

Apprentissage en réseau = ajustement

Auto-apprentissage = auto-adaptation

En principe, c'est le cas, mais l'auto-adaptation est entièrement automatique, et pour l'adaptation, il est nécessaire d'exécuter de temps en temps le testeur de stratégie dans le terminal.
 
La vie s'adapte d'elle-même...
 
joo:
La vie se suffit à elle-même...

Et elle se termine toujours par la mort.
 
Reshetov:
Et elle se termine toujours par la mort.

La recherche génétique est menée par une population, pas par un individu, et la mort n'est qu'un instrument de sélection génétique (renouvellement de la population).

Jusqu'à présent, la population humaine prospère, mais de nombreuses populations animales meurent sous la pression de l'oppresseur de l'humanité.

 
Vous avez le vent en poupe :)
 
Urain:

La recherche génétique est menée par une population, et non par un individu, et la mort n'est qu'un instrument de sélection génétique (renouvellement de la population).

Jusqu'à présent, la population humaine prospère, alors que de nombreuses populations animales meurent sous la pression de l'oppresseur de l'humanité.

Peut-être la nature se débarrasse-t-elle ainsi de ce dont elle n'a pas besoin dans cette allée. Elle s'est amusée, s'est rendu compte que c'était inutile et a libéré des ressources. Il en sera de même pour nous si nous ne remplissons pas son rôle. Et peut-être même que si nous le faisons, elle se débarrassera de nous de toute façon, car nous n'étions nécessaires que pour fabriquer des variantes plus parfaites. Nous sommes comme des outils-fonctions. Des récepteurs d'ordres venant de l'extérieur. Le vol est donc normal. )))
 
tol64:
C'est peut-être la façon dont la nature se débarrasse de ce dont elle n'a pas besoin sur ce passage.

Oui, et l'algorithme génétique ne semble pas faire partie des choses dont elle se débarrasse. Les réseaux neuronaux aussi.

;)

 
Reshetov:
Yedelkin: Si c'est le cas, il n'y a pas d'auto-apprentissage des neuro-conseillers à proprement parler. Et l'apprentissage s'appelle l'ajustement ordinaire des paramètres.
Croyez-vous naïvement que l'auto-formation est un ajustement inhabituel ?

Je "crois naïvement" qu'il n'est pas d'usage, parmi les locuteurs de langue maternelle russe, d'appeler le processus d'auto-apprentissage "ajustement des paramètres". De même qu'il n'est pas d'usage d'appeler apprentissage la sélection de paramètres (à l'aide de processus externes) pour tout système.

Je crois peut-être aussi "naïvement" que si un article est écrit pour les nuls, il doit expliquer de nouveaux concepts en utilisant des mots dans leur sens courant. Et si l'article pour les nuls fait l'analogie entre les réseaux neuronaux et"la capacité du système nerveux à apprendre et à corriger les erreurs", alors le même article devrait préciser, en particulier, comment les réseaux neuronaux sont capables d'apprendre et de corriger les erreurs par eux-mêmes. En fait, il s'est avéré que l'article ne contenait pas un seul mot sur l'acquisition et la correction indépendantes (c'est-à-dire sans utiliser un programme d'optimisation externe) de certaines informations par les réseaux neuronaux, et le terme "apprentissage" s'est vu attribuer une nouvelle signification étroitement spécialisée, à savoir que la recherche habituelle (ajustement) des paramètres a été qualifiée d'apprentissage. Avec le même succès, l'écrasante majorité des conseillers du championnat peuvent être considérés comme "formés", car il est peu probable que l'optimiseur ait été utilisé pour passer les tests. [Ce paragraphe n'est pas une pierre contre l'auteur de l'article, c'est juste une clarification de la réponse pour Reshetov].

 

Tout modèle mathématique d'un processus réel est un ajustement dans un sens ou dans un autre

Une pierre lancée depuis la tour penchée de Pise ne volera pas strictement en parabole.

Et la trajectoire d'un vaisseau spatial n'est pas idéale du point de vue des calculs mathématiques.

Et pourtant, ils volent !

 
yu-sha: Et pourtant, ils volent !

Je n'y vois pas d'inconvénient : "Laissez-les voler !" (avec) Les questions n'auraient pas été soulevées si l'article avait précisé dès le début ce que ces termes signifient dans leur sens très spécialisé et quelles sont les caractéristiques spécifiques des réseaux neuronaux (ajustement des paramètres externes) auxquelles l'article est consacré. Il semble qu'avec l'aide générale, j'ai réussi à comprendre.

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