Метрические пространства и ИНС
Читал в википедии новый стандарт С++, и по ссылкам плавно перешел к определению метрического пространства. В целях креативного продуктивного развлечения, решил скрестить образы метрического пространства и ИНС.
Сначала возникло: «Элементы множества – нейроны, расстояние между нейронами определяется как сила некоторого коэффициента в межнейронной связи… ». Но это в каком году надо было такое писать? Явно не в 2010. Поэтому вторая попытка:
Элементам метрического пространства ставятся в соответствие отдельные кластеры нейросети. Можно ставить не отдельные кластеры, а отдельные нейронные цепочки – так как последний кластер такой цепочки будет соответствовать все тому же «один кластер».
Расстояние между элементами пространства задается при помощи нейронных цепочек из одного или более кластеров
Архитектура цепочки, которая хранит информацию о расстоянии между объектами, может быть различной. Пусть А и Б – нейронные кластеры, соответствующие некоторым элементам множества, на котором определено метрическое пространство. Тогда расстояние может сохраняться (см. рисунок, нейроны на рисунке обозначают кластеры):
Варианты хранения информации о расстоянии между А и Б
Вариант 1. Есть кластер с тремя связями: от А, Б и от кластера с информацией о расстоянии. Для того, чтобы оперировать с информацией о расстоянии, могут применяться различные механизмы. Но для начала, кластер, обозначенный как «d=1.7», нужно активировать. В схеме 1 – активировать А и Б, далее служебный кластер частично активируется (нечеткое распознавание), на нем концентрируется внимание, он распознается полностью, и активирует кластер «d=1.7». Чтобы убрать нечеткое распознавание, можно пойти другим путем – снизить порог срабатывания.
Вариант 2. Чтобы убрать стадию нечеткого распознавания, добавлен отдельный кластер. Связь «вперед» должна также полностью активировать следующий кластер. Как видно, во всех этих вариантах соблюдается условие симметрии А и Б – так как они должны активироваться одновременно.
Вариант 3. В многозадачной ИНС кластеры, объединяющие А и Б, могут хранить не только информацию о расстоянии. Чтобы не путать такие кластеры, в данном случае добавлен кластер вопроса «d?». Для того, чтобы узнать расстояние, нужно активировать кластеры обоих объектов и кластер вопроса о расстоянии. Нечеткое распознавание не нужно.
Вариант 4. То же, что и в пункте 3, но расстояние хранится не в одном кластере, а в цепочке – в данном случае, цепочке знаков, которые можно преобразовать в число.
В вариантах 1-2-3 кластер «d=1.7» мог соответствовать последнему кластеру цепочки, похожей на вариант 4, которая кодировала расстояние побуквенно. Для обработки такой цепоки нужно умение счета, умение сравнивать числа на величину и т. д. А можно добавить такую возможность в ИНС на базовом уровне, где за операции с числами будет отвечать интерфейс к калькулятору. Тогда нужно меньше нейронов (один кластер вместо цепочки), и вариант 4 не нужен.
Кстати, между нейронами показываются стрелочки – эту функцию можно отключать через контекстное меню ради ускорения прорисовки больших количеств нейронов.
Filed under: записи с метками Теги/метки: NL UI, нейронные сети, с изображениями No Comments »
« Запоминание повторений | Home | Про трудолюбивых Швейцарцев :) »
Leave a Reply
You must be logged in to post a comment.
