Первый признак псевдонаучного бреда на физмат темы - отсутствие формул (или наличие тривиальных, на уровне школьной арифметики) - имеется :)
Отсутствие ссылок на чужие работы - тоже.
Да эти все формальные критерии и ни к чему, и так видно, что автор в физике остановился на уровне учебника 6-7 класса. Даже на советскую "Детскую энциклопедию" не тянет.
Чего их всех так тянет именно в физику? писали б что-то юридически-экономическое
подробнее ...
:)
Впрочем, глядя на то, что творят власть имущие, там слишком жесткая конкуренция бредологов...
От его ГГ и писанины блевать хочется. Сам ГГ себя считает себя ниже плинтуса. ГГ - инвалид со скверным характером, стонущим и обвиняющий всех по любому поводу, труслив, любит подхалимничать и бить в спину. Его подобрали, привели в стаб и практически был на содержании. При нападений тварей на стаб, стал убивать охранников и знахаря. Оправдывает свои действия запущенным видом других, при этом точно так же не следит за собой и спит на
подробнее ...
тряпках. Все кругом люди примитивные и недалёкие с быдлячами замашками по мнению автора и ГГ, хотя в зеркале можно увидеть ещё худшего типа, оправдывающего свои убийства. При этом идёт трёп, обливающих всех грязью, хотя сам ГГ по уши в говне и просто таким образом оправдывает своё ещё более гнусное поведение. ГГ уже не инвалид в тихушку тренируется и всё равно претворяет инвалидом, пресмыкается и делает подношение, что бы не выходить из стаба. Читать дальше просто противно.
Слог хороший, но действие ГГ на уровне детсада. ГГ -дурак дураком. Его квартиру ограбили, впустил явно преступников, сестру явно украли.
О преступниках явившихся под видом полиции не сообщает. Соглашается с полицией не писать заявление о пропаже сестры. Что есть запрет писать заявление ранее 3 дней? Мало ли, что кто-то не хочет работать, надо входить в их интерес? Есть прокуратура и т.д., что может заставить не желающих работать. Сестра не
подробнее ...
пришла домой и ГГ отправляется в общественную библиотеку, пялясь на баб. Если ГГ и думает, то головкой ниже пояса. Писатель с наслаждением описывает смену реакции на золотую карту аристо. Диалоги туповатые, на уровне ребёнка и аналогичным поведением. История драки в школе с кастетами и войнами не реально глупая. Обычно такие тупые деологи с полицией, когда один сознаётся в навете оканчивается реальным сроком. Когда в руки ГГ попали вымогатели с видео сестры, действия ГГ стали напоминать дешевый спектакль. Мне данный текст не понравился, сказочно глупый.
сделает все сам и почти не хуже.
Б. Вместо программирования — обучение. Нейрокомпьютер учится — нужно только формировать учебные задачники. Труд программиста замещается новым трудом — учителя (может быть, надо сказать — тренера или дрессировщика). Лучше это или хуже? Ни то, ни другое. Программист предписывает машине все детали работы, учитель — создает «образовательную среду», к которой приспосабливается нейрокомпьютер. Появляются новые возможности для работы.
В. Нейрокомпьютеры особенно эффективны там, где нужно подобие человеческой интуиции — для распознавания образов (узнавания лиц, чтения рукописных текстов), перевода с одного естественного языка на другой и т. п. Именно для таких задач обычно трудно сочинить явный алгоритм.
Г. Гибкость структуры: можно различными способами комбинировать простые составляющие нейрокомпьютеров — нейроны и связи между ними. За счет этого на одной элементной базе и даже внутри «тела» одного нейрокомпьютера можно создавать совершенно различные машины. Появляется еще одна новая профессия — «нейроконструктор» (конструктор мозгов).
Д. Нейронные сети позволяют создать эффективное программное обеспечение для высокопараллельных компьютеров. Для высокопараллельных машин хорошо известна проблема: как их эффективно использовать — как добиться, чтобы все элементы одновременно и без лишнего дублирования вычисляли что-нибудь полезное? Создавая математическое обеспечения на базе нейронных сетей, можно для широкого класса задач решить эту проблему.
Если перейти к еще более прозаическому уровню повседневной работы, то нейронные сети ‑ это всего-навсего сети, состоящие из связанных между собой простых элементов ‑ формальных нейронов. Значительное большинство работ по нейроинформатике посвящено переносу различных алгоритмов решения задач на такие сети.
Ядром используемых представлений является идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами, а вся сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качества определяются связями между нейронами. Каждая связь представляется как совсем простой элемент, служащий для передачи сигнала. Предельным выражением этой точки зрения может служить лозунг: «структура связей — все, свойства элементов — ничто».
Совокупность идей и научно-техническое направление, определяемое описанным представлением о мозге, называется коннекционизмом (по-английски connection — связь). Как все это соотносится с реальным мозгом? Так же, как карикатура или шарж со своим прототипом-человеком ‑ весьма условно. Это нормально: важно не буквальное соответствие живому прототипу, а продуктивность технической идеи.
С коннекционизмом тесно связан следующий блок идей:
1) однородность системы (элементы одинаковы и чрезвычайно просты, все определяется структурой связей);
2) надежные системы из ненадежных элементов и «аналоговый ренессанс» — использование простых аналоговых элементов;
3) «голографические» системы — при разрушении случайно выбранной части система сохраняет свои полезные свойства.
Предполагается, что система связей достаточно богата по своим возможностям и достаточно избыточна, чтобы скомпенсировать бедность выбора элементов, их ненадежность, возможные разрушения части связей.
Коннекционизм и связанные с ним идеи однородности, избыточности и голографичности еще ничего не говорят нам о том, как же такую систему научить решать реальные задачи. Хотелось бы, чтобы это обучение обходилось не слишком дорого.
На первый взгляд кажется, что коннекционистские системы не допускают прямого программирования, то есть формирования связей по явным правилам. Это, однако, не совсем так. Существует большой класс задач: нейронные системы ассоциативной памяти, статистической обработки, фильтрации и др., для которых связи формируются по явным формулам. Но еще больше (по объему существующих приложений) задач требует неявного процесса. По аналогии с обучением животных или человека этот процесс мы также называем обучением.
Обучение обычно строится так: существует задачник — набор примеров с заданными ответами. Эти примеры предъявляются системе. Нейроны получают по входным связям сигналы — «условия примера», преобразуют их, несколько раз обмениваются преобразованными сигналами и, наконец, выдают ответ — также набор сигналов. Отклонение от правильного ответа штрафуется. Обучение состоит в минимизации штрафа как (неявной) функции связей. Примерно четверть нашей книги состоит в описании техники такой оптимизации и возникающих при этом дополнительных задач.
Неявное обучение приводит к тому, что структура связей становится «непонятной» — не существует иного способа ее прочитать, кроме как запустить функционирование сети. Становится сложно ответить на вопрос: «Как нейронная сеть получает результат?» — то есть построить понятную человеку логическую конструкцию, воспроизводящую
Последние комментарии
9 часов 30 минут назад
17 часов 30 минут назад
1 день 8 часов назад
1 день 12 часов назад
1 день 12 часов назад
1 день 12 часов назад