Перейти к содержимому

Рубрика: МОДЕЛЬ ДАННЫХ

МОДЕЛЬ ДАННЫХ 0

Главные компоненты


Можно предположить, что наш мозг активно использует выделение факторов как одну из процедур познания окружающего мира. Выделяя факторы, мы получаем возможность строить новые описания происходящего с нами. Основа этих новых описаний – выраженность в происходящем тех явлений, что соответствуют выделенным факторам.

Data Mining 0

Выделение набора факторов


Если идеология нейронной сети это допускает, то использовать правило «победитель забирает все» очень удобно, так как искать максимум активности значительно проще, чем итерационно обсчитывать активности с учетом взаимного торможения.

МОДЕЛЬ ДАННЫХ 0

Персептрон


В машинном обучении разделяют два основных подхода: обучение с учителем и обучение без учителя. Описанные ранее методы выделения главных компонент – это обучение без учителя. Нейронная сеть не получает никаких пояснений к тому, что подается ей на вход. Она просто выделяет те статистические закономерности, что присутствуют во входном потоке данных. В отличие от этого обучение с учителем предполагает, что для части входных образов, называемых обучающей выборкой, нам известно, какой выходной результат мы хотим получить. Соответственно, задача – так настроить нейронную сеть, чтобы уловить закономерности, которые связывают входные и выходные данные.

МОДЕЛЬ ДАННЫХ 0

Интерфейс


Заканчивая краткий экскурс в теорию переселения душ, отмечу, что если миграция человеческого разума на компьютер – это вопрос достаточно сложный, то вот научить говорить животных, при наличии волнового интерфейса – задача куда более простая. Компьютер может помочь компенсировать животным отсутствие зон Брока и Вернике, и смоделировать хотя бы на начальном уровне речевые функции.

МОДЕЛЬ ДАННЫХ 0

Пространственная самоорганизация


Мы исходим из того, что явления внешнего мира воздействуют на наши органы чувств, вызывая определенные потоки сигналов в нервных клетках. В процессе обучения кора приобретает способность детектировать определенные сочетания сигналов. Детекторами выступают нейроны, синаптические веса которых настраиваются на картины активности, соответствующие детектируемым явлениям. Нейроны коры следят за своим локальным окружением, образующим их рецептивное поле. Информация на рецептивные поля нейронов поступает либо посредством топографической проекции, либо через распространение волн идентификаторов, несущих уникальные узоры, соответствующие уже выделенным признакам. Нейроны-детекторы, реагирующие на одно и то же сочетание признаков, образуют детекторные паттерны. Узоры этих паттернов определяют уникальные волны идентификаторов, которые эти паттерны запускают, приходя в состояние вызванной активности.

МОДЕЛЬ ДАННЫХ 1

Динамические нейронные сети. Ассоциативность


Наиболее просты для понимания и моделирования нейронные сети, в которых информация последовательно распространяется от слоя к слою. Подав сигнал на вход, можно так же последовательно рассчитать состояние каждого из слоев. Эти состояния можно трактовать как набор описаний входного сигнала. Пока не изменится входной сигнал, останется неизменным и его описание.

МОДЕЛЬ ДАННЫХ 0

Пакетное представление информации


Информация, которой оперирует мозг, должна, с одной стороны, достаточно полно описывать происходящее, с другой стороны, должна храниться так, чтобы допускать выполнение над собой требуемых мозгу операций. В принципе, формат описания информации и алгоритмы ее обработки – вещи тесно связанные между собой. Первое во многом определяет второе. Поэтому говоря о том, как могут быть организованы данные, хранимые мозгом, мы, хотим того или нет, во многом предопределяем систему последующих мыслительных процессов. Так как разговор о принципах мышления нам предстоит позже, то сейчас мы сделаем акцент только на том, как обеспечить полноту текущего описания и последующего хранения информации. При этом подразумевая, что если, дойдя до мышления, окажется, что выбранный нами формат данных подошел под требуемые алгоритмы, то значит, нам повезло и мы пошли по правильному пути.

МОДЕЛЬ ДАННЫХ 0

Реляционная модель данных


Основное элемент реляционной модели – это кортеж. Кортеж – это упорядоченный набор элементов, каждый из которых принадлежит определенному множеству или, иначе говоря, имеет свой тип. Совокупность однородных по структуре кортежей образует отношение.