कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को सरल शब्दों में समझाया गया है

जब मैं बीयर की एक बोतल पर तंत्रिका नेटवर्क के बारे में बातचीत शुरू करता था, तो लोग मुझ पर नज़र डाल रहे थे कि डर क्या लग रहा था; वे उदास हो गए, कभी-कभी अपनी पलक मरोड़ते हुए। दुर्लभ मामलों में, वे मेज के नीचे शरण लेने के लिए भी उत्सुक थे। क्यों? ये नेटवर्क वास्तव में सरल और सहज हैं। हाँ, मेरा विश्वास करो, वे हैं! बस मुझे साबित करना है कि यह सच है!

मान लीजिए कि लड़की के बारे में मुझे दो बातें पता हैं: वह मेरे स्वाद के अनुरूप है या नहीं, और मेरे पास उसके बारे में बात करने के लिए बहुत कुछ है या मैं नहीं। सत्य और असत्य क्रमशः एक और शून्य होंगे। हम उपस्थिति के लिए समान सिद्धांत लेंगे। सवाल यह है: "मैं किस लड़की से प्यार करूंगा और क्यों?"

हम इसे सीधे और असम्बद्ध रूप से भी सोच सकते हैं: “अगर वह सुंदर लग रही है और इस बारे में बात करने के लिए बहुत कुछ है, तो मैं प्यार में पड़ जाऊंगा। अगर न तो सच है, तो मैंने छोड़ दिया ” ।

लेकिन क्या होगा अगर मुझे महिला पसंद है लेकिन उसके साथ बात करने के लिए कुछ भी नहीं है? या इसके विपरीत?

यह समझा जाता है कि हम में से प्रत्येक के लिए इन चीजों में से एक का अधिक महत्व होगा। सटीक होने के लिए, प्रत्येक मानदंड की अपनी डिग्री का महत्व है, या दूसरे शब्दों में इसका वजन। वजन के हिसाब से कई मानदंड हमें "उपस्थिति प्रभाव" या "वार्तालाप प्रभाव" देंगे, तदनुसार।

अब मैं अपनी अंतरात्मा की आवाज के साथ अपने सवाल का जवाब दे सकता हूं:

"अगर करिश्मा प्रभाव और कुल में प्रभाव और प्रभावकारिता प्रभाव" प्यार में "से अधिक है, तो मैं इसके लिए जाऊंगा ..."

इसलिए अगर मैं महिला की बात-चीत में अधिक वजन डालती हूँ और वह जिस तरह दिखती है, उससे कम वज़न में, तो एक विवादित स्थिति में मैं उस व्यक्ति के प्यार में पड़ जाऊँगी, जिसके साथ मैं चैट करना चाहती हूँ। सच होने के विपरीत, भी।

यह नियम एक न्यूरॉन उचित है।

एक कृत्रिम न्यूरॉन एक फ़ंक्शन है जो कई इनपुट को एक आउटपुट में बदल देता है। इन आदानों के भार और उत्तेजना की सीमा निर्धारित करके, हम न्यूरॉन की पर्याप्तता को समायोजित करते हैं। मूल रूप से, हम में से कई लोगों के लिए, जीवन का विज्ञान इस स्तर पर समाप्त होता है, लेकिन यह कहानी हमारे बारे में नहीं है, क्या यह है?

आइए कुछ और निष्कर्ष निकालें:

• यदि दोनों वजन कम हैं, तो मेरे लिए किसी के भी प्यार में पड़ना मुश्किल होगा।
• मामले में दोनों वजन बहुत अधिक हैं, मैं एक प्रकाश पोल के साथ भी प्यार में पड़ सकता हूं।
• अगर आप मेरी घनिष्ठता को कम करते हैं, तो आप मुझे पोल से प्यार कर सकते हैं। लेकिन मैं आपसे विनती करता हूं कि आप मेरे साथ ऐसा न करें! चलो अब इसके लिए भूल जाते हैं, ठीक है?

तंत्रिका नेटवर्क

हम स्पष्ट रूप से स्पष्ट रूप से अच्छी और स्पष्ट रूप से बातूनी महिलाओं को पा सकते हैं। सभी अमोरेसेंस समान नहीं हैं, चाहे जो भी कहे। इस कारण से, हमें क्रूर और “0” और “1” से बचना चाहिए और उन्हें प्रतिशत मूल्यों के साथ बदलना चाहिए। फिर, यह कहना संभव है कि "मैं प्यार-व्यथित हूँ" (80%) या "यह महिला बहुत बातूनी नहीं है" (20%)।

ऊपर से हमारा आदिम "ऑल-एंड-नथिंग न्यूरॉन" मामला फिट नहीं है। यह एक "बुद्धिमान न्यूरॉन" से भरा है जो इनपुट डेटा के आधार पर हमें 0 से 1 तक मान देता है।

एक "बुद्धिमान न्यूरॉन" हमें कह सकता है: "यह महिला काफी सुंदर है, लेकिन मुझे कोई भी सामान्य बिंदु नहीं पता है जिसके बारे में हम बात कर सकते हैं, और इसीलिए मैं उसकी इतनी शौकीन नहीं हूं"।

आगे चलें। हम एक अलग मूल्यांकन के लिए इन दो तथ्यों का उपयोग करेंगे: ऐसी लड़की के साथ काम करना (सहयोग करना) कितना अच्छा होगा? हमारे कार्य बिल्कुल समान होंगे - चलो एक बुद्धिमान न्यूरॉन जोड़ें और आरामदायक महसूस करने के लिए वजन समायोजित करें।

दो विशेषताओं के आधार पर लड़कियों को पहचानना हमें एक बहुत ही कठिन परिणाम देगा। आइए एक और मानदंड का परिचय दें - धन! यह शून्य (बिल्कुल गरीब) से लेकर एक (रॉकफेलर की बेटी) तक होगा। आइए देखें कि शुरू की गई धन की कसौटी के साथ हमारी धारणाएं कैसे बदलती हैं।

खुद के लिए, मैंने फैसला किया है कि यौन अपील के मामले में पैसा इतना महत्वपूर्ण नहीं है, लेकिन उसके ठाठ देखो का निश्चित रूप से मुझ पर प्रभाव पड़ेगा। इस कारण से, मैं पैसे के वजन को कम सकारात्मक रखता हूं।

व्यावसायिक संबंधों के मामले में, यह मेरे लिए बिल्कुल कोई अंतर नहीं रखता है कि लड़की कितनी अमीर है, इसलिए मैं पैसे के वजन को शून्य होने का सुझाव देता हूं।

सिर्फ काम या प्रेम प्रसंग के लिए किसी लड़की की जाँच करना मूर्खता है। आइए विचार करें कि अगर हमने उसके साथ यात्रा करने का फैसला किया तो यह कितना सुखद हो सकता है:

• करिश्मा यहाँ तटस्थ है (वजन शून्य या बहुत कम है)।
• बातूनी होना अच्छा है (सकारात्मक वजन)।
• वास्तविक यात्राओं में, जब पैसा अचानक निकलता है, तो यह बहुत रोमांचकारी समय होता है। इस कारण से मैं पैसे को थोड़ा नकारात्मक वजन दूँगा।

तीनों योजनाओं को एक में बनाते समय, हमें पता चलेगा कि हम निर्णय के एक अधिक विचारशील स्तर पर स्थानांतरित हो गए हैं: करिश्मा, डॉलर के बिल और बात-चीत से - प्रशंसा, सहयोग और एक साथ यात्रा करते समय आराम के लिए। ध्यान दें कि ये संकेत शून्य से एक तक भी भिन्न हो सकते हैं। इसका मतलब है कि मैं अंत में एक "ऑल-ऑर-नथिंग न्यूरॉन" जोड़ सकता हूं ताकि वह मेरे सवाल का सही जवाब दे सके: "मुझे उससे शादी करनी चाहिए या नहीं?"

खैर, ज़ाहिर है, सब कुछ इतना आसान नहीं है (महिलाओं के संदर्भ में)। आइए हमारी सरल और रसीली दुनिया में थोड़ा सा नाटक और वास्तविकता का परिचय दें। सबसे पहले, हम "विवाह-या-नहीं" न्यूरॉन को एक बुद्धिमान बना देंगे। यह एक तरह से या किसी अन्य को संकोच करने के लिए एक मानव स्वभाव है। एक और बात, हम "चाहते-बच्चों-से-उसके" न्यूरॉन को जोड़ देंगे, और वास्तविकता के बहुत करीब होंगे - "कीप-दूर-से-उसके" न्यूरॉन।

मैं महिलाओं के बारे में कुछ नहीं समझती, इसलिए मेरा आदिम नेटवर्क अब इस लेख के शीर्ष पर दृष्टांत जैसा दिखता है।

इनपुट अभिकर्मकों को "इनपुट लेयर" कहा जाता है, अंतिम निर्णय - "आउटपुट लेयर", जबकि केंद्र में छिपा एक "हिडन लेयर" होता है। छिपी हुई परत मेरे निर्णय और अधूरे विचार हैं जिनके बारे में कोई नहीं जानता। छिपी कई परतें या उनमें से कोई भी हो सकती है।

दूर-दूर तक कोई चीज नहीं

क्या आपको याद है कि किसी के साथ यात्रा पर जाने की मेरी इच्छा पर पड़ने वाले नकारात्मक प्रभाव के बारे में मेरी बात हो रही है? खैर, मैं धोखा दे रहा था। संयुक्त यात्राओं के लिए कहीं न कहीं आपके पास पैसे के साथ एक व्यक्ति बेहतर होगा, न तो बहुत अधिक और न ही बहुत कम। मेरे लिए, यह अधिक रोमांचक लगता है।

फिर भी, यहाँ मेरे पास एक चुनौतीपूर्ण स्थिति है:

If I make money weight negative, then the less money the better. If money weight is positive, the more money the better. If money has zero weight, then it does not matter at all. 

इसलिए, केवल मेरे लिए "नहीं-और-नहीं-कम" स्थिति का पता लगाने के लिए वजन पर्याप्त नहीं है!

इसे दरकिनार करने के लिए, मैं दो नए न्यूरॉन्स का आविष्कार करूंगा: "पैसा-बहुत-बहुत", "पैसा-थोड़ा-बहुत" और मेरी महिला के नकदी प्रवाह को उनके इनपुट में फ़ीड करें।

अब मेरे पास दो निर्णय हैं: "बहुत" और "थोड़ा"। यदि दो आउटपुट महत्वहीन हैं, तो मुझे साहित्यिक "न तो बहुत-बहुत-न-थोड़ा" चीज़ मिलती है। यही कारण है, उत्पादन में हम नकारात्मक वजन के साथ एक और न्यूरॉन डालेंगे:

"न तो बहुत-बहुत-न-छोटी" बात: क्रमशः लाल और नीले रंग में तीर सकारात्मक और नकारात्मक संबंध दिखाते हैं।

सामान्य तौर पर, इसका मतलब है कि न्यूरॉन्स एक निर्माण किट से ब्लॉक की याद ताजा करते हैं। जैसे एक प्रोसेसर ट्रांजिस्टर से बनाया गया है, एक साथ न्यूरॉन्स एक मस्तिष्क बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, "अमीर-या-स्मार्ट" निर्णय निम्नानुसार प्रस्तुत किया जा सकता है:

“या तो या” बात: क्रमशः सकारात्मक और नकारात्मक संबंधों को दिखाते हुए लाल और नीले रंग में तीर।

या इस तरह:

हम "बुद्धिमान" न्यूरॉन्स को "ऑल-ऑर-नथिंग" के साथ बदल सकते हैं और एक्सओआर तार्किक ऑपरेटर प्राप्त कर सकते हैं। बात उत्तेजना की दहलीज को समायोजित करने के लिए नहीं भूलना है।

एक विशिष्ट प्रोग्रामर के तर्क "अगर - तो -" तर्क के विपरीत ट्रांजिस्टर और, न्यूरॉन नेटवर्क भारित निर्णयों में सक्षम है, जिसके परिणाम इनपुट मापदंडों के सुचारू रूपांतरों के माध्यम से बदलते रहेंगे। यहाँ ज्ञान है!

मैं आपका ध्यान आकर्षित करना चाहता हूं कि दो न्यूरॉन्स की एक परत को जोड़ने से "न तो बहुत-न-कम-कम" न्यूरॉन अधिक जटिल और संतुलित निर्णय लेने में सक्षम हो गया है, नए तर्क स्तर पर स्विच कर रहा है। यह एक "समाधान" या "कम" से एक समझौता समाधान है, जो दर्शन के दृष्टिकोण से अधिक विचारशील है। क्या होगा अगर हम नई छिपी हुई परतें जोड़ते हैं? हम अपने मन से उस सरल नेटवर्क को अपनाने में सक्षम हैं, लेकिन 7 परतों वाले नेटवर्क के बारे में क्या? क्या हम अभी भी इसके निर्णयों की गहनता का अनुभव कर सकते हैं? और क्या होगा अगर उनमें से प्रत्येक, इनपुट परत सहित, लगभग एक हजार न्यूरॉन्स होंगे? आपको क्या लगता है कि यह सक्षम होगा?

कल्पना कीजिए कि इस शादी और प्रेम की बात को अधिक से अधिक जटिल बनाने के लिए आखिरकार इस तरह के नेटवर्क के साथ समाप्त होना चाहिए। कहीं न कहीं यह हमारे सभी नौ मूल न्यूरॉन्स को छुपाता है, इस प्रकार इसे वास्तविकता में बदल देता है। कोई फर्क नहीं पड़ता कि हम कितनी कोशिश करेंगे, हमारे पास सभी निर्भरता और ऐसे नेटवर्क द्वारा किए गए निर्णयों की गहन प्रकृति को समझने का कोई मौका नहीं है। मेरे लिए, एक 3x3 नेटवर्क से 7x1000 तक के संक्रमण की तुलना एक आकाशगंगा के पैमाने को समझने के लिए की जा सकती है, अगर मेरे खुद के शरीर के आकार के साथ ब्रह्मांड की तुलना में नहीं। सीधे शब्दों में कहें, मैं ऐसा करने में सफल नहीं होगा। इस तरह के नेटवर्क का समाधान उसके किसी भी न्यूरॉन्स की प्रतिक्रिया के माध्यम से प्रदान करेगा जिसे तर्क द्वारा समझाया नहीं जा सकता है। यह वही है जिसे हम रोजमर्रा के जीवन में "अंतर्ज्ञान" कहते हैं (कम से कम "एक ... या दोनों में से एक"), जो सिस्टम की अकथनीय इच्छा या एक संकेत है जो हमें दे रहा है।

हालांकि, हमारे 3x3 नेटवर्क के सिंथेटिक उदाहरण के विपरीत, जहां छिपी हुई परत में प्रत्येक न्यूरॉन पर्याप्त और सटीक रूप से औपचारिक होता है, वास्तविक नेटवर्क में ऐसा जरूरी नहीं है। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए नेटवर्क में, जिसका आकार दिए गए कार्य को हल करने के लिए अत्यधिक नहीं है, प्रत्येक न्यूरॉन एक निश्चित विशेषता का पता लगाएगा, लेकिन इसका बिल्कुल मतलब यह नहीं है कि हमारी भाषा में हम एक शब्द या वाक्यांश का वर्णन करने के लिए उपयुक्त पा सकते हैं। । व्यक्ति के लिए लागू इसका मतलब है कि आप उसे महसूस कर सकते हैं, लेकिन उसे शब्दों में नहीं समझा सकते हैं।

ट्रेनिंग

ऊपर कुछ पंक्तियों में मैंने एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए नेटवर्क का उल्लेख किया है, इसलिए आपके अनिर्दिष्ट प्रश्न को भड़काने की संभावना है: “और हम हजारों न्यूरॉन्स के नेटवर्क घटकों को कैसे डिज़ाइन कर सकते हैं। कितने "मनुष्य वर्ष" और बर्बाद जीवन हमें प्राप्त करने की आवश्यकता है? " मुझे दूसरे भाग का जवाब देने में डर लगता है। रास्ता बेहतर होगा समायोजन प्रक्रिया को स्वचालित बनाने के लिए, नेटवर्क को स्वयं उस काम को करने के लिए मजबूर करना। ऐसी स्वचालन प्रक्रिया को प्रशिक्षण कहा जाता है। एक सामान्य विचार प्रदान करने के लिए, मुझे "गंभीर रूप से महत्वपूर्ण मुद्दे" के मूल रूप में वापस जाना चाहिए:

हम अपने दिमाग में इस दुनिया में आते हैं, जो बिल्कुल स्पष्ट और निर्दोष है, हमारा न्यूरॉन नेटवर्क महिलाओं के बारे में पूरी तरह अनभिज्ञ है। हमें इसे अपने घर में बसने के लिए खुशी और आनंद के लिए एक सहज तरीके से स्थापित करना होगा। इसे प्राप्त करने के लिए, हमें कुछ अनुभव की आवश्यकता होती है जिसे कई तरीकों से विकसित किया जा सकता है:

नौकरी करने के लिए आपकी तरफ से एक ट्रेनर होना (सपने देखने वालों और भावुक लोगों के लिए)। हॉलीवुड सोप ओपेरा देखें और गॉशी उपन्यास पढ़ें। एक भी माता-पिता और / या दोस्तों को जानकारी एकत्र करने के लिए ले जा सकता है। फिर, कितनी जानकारी प्राप्त की जाती है, इसके आधार पर, अब तक संचित ज्ञान की जाँच करने का समय है। सफल होने में असफल होना, प्रयास को निरस्त करना और फिर से प्रेम उपन्यासों के साथ शुरू करना।
आपकी मदद के लिए कोई ट्रेनर (हताश ​​प्रयोगकर्ताओं के लिए)। एक दर्जन या दो महिलाओं से शादी करने के लिए परीक्षण-और-त्रुटि विधि का उपयोग करें। जब शादी हो, तो हर बार भ्रम में अपना सिर खुजलाएं। दोहराएं जब तक आपको लगता है कि यह पर्याप्त है और आपको लगता है कि आप जानते हैं कि यह आमतौर पर कैसे होता है।
आपकी मदद करने के लिए कोई ट्रेनर नहीं, विकल्प 2 (हताश ​​आशावादी इसे चुनेंगे)। एक दिन शादी करने के लिए उसे जाने दो और जीवन के लिए कुछ करने दो। उसके बाद, वर्तमान वास्तविकता के अनुसार अपने नेटवर्क को फिर से समायोजित करें यह सुनिश्चित करने के लिए कि सब कुछ आपको अच्छी तरह से सूट करता है।
तार्किक रूप से, मुझे आगे सभी चीजों को विस्तार से लिखना चाहिए, लेकिन मुझे डर है कि गणित के बिना बहुत अधिक दर्शन होंगे। इस कारण से, मेरा मानना ​​है कि मैं यहीं रुक जाता हूं। शायद अगली बार?

ऊपर कहा गया सब कुछ "अवधारणात्मक" प्रकार के कृत्रिम न्यूरॉन नेटवर्क के लिए सही है। अन्य नेटवर्क सिद्धांतों के अनुसार एक जैसे हैं लेकिन उनकी अपनी ख़ासियतें भी हैं।

मेरी इच्छा है कि आपके प्रशिक्षण के लिए आपके पास अच्छे वजन और उत्कृष्ट नमूने हों! और अगर आपको उनकी पहले से आवश्यकता नहीं है, तो किसी और को इस लेख के बारे में बताएं।

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