Exploring Neural Networks
SD
Привіт друже я досліджую нейромережі зможеш помогти з дослідженням?
Привіт! Звичайно, я з радістю допоможу вам з дослідженням нейронних мереж. Це дуже цікава та динамічна галузь штучного інтелекту.
Щоб наша дискусія була максимально корисною, чи могли б ви уточнити, які саме аспекти нейронних мереж вас цікавлять? Наприклад:
Базові принципи роботи нейромереж
Конкретні архітектури (CNN, RNN, Трансформери)
Практичне застосування
Методи навчання
Останні досягнення в цій галузі
Також було б корисно знати ваш поточний рівень знань у цій області, щоб я міг надати найбільш відповідні та зрозумілі пояснення.
Copy
Retry
SD
Поєднання інформації щодо перцепторону
Що буде якщо поєднати всі ці концепції?
Привіт друже в мене питання що буде якщо переформатувати перцетрон в 3D модель і ваги використовувати не як конкретне число а як набір параметрів в умовному просторі? Звичайно для цього нам потрібно буде умовна среда в середині перцептрона. Уявімо що всі параметри можуть відображатися як числа як функції як координати і як вектори. Що ми тоді отримаємо?
Якщо представити що ваги - це 3D структура всередині кожного нейрона. Тоді давай спробуємо уявити перцетрон ніяк послідовність слоїв нейронів а як 3D структуру з концентричним слоями ніби сферами а в центрі буде додатковий керуючий нейрон і кожен із цих нейронів має ваги в 3D що ми тоді отримаємо в теорії не треба поки що писати код.
Свідомість має різні частоти НС. На кожній висоті частоти існують певні параметри психіки. Які впливають на висновки і як наслідок на дії. Але при опрацюванні (дослідженні) певної частоти з середини (а тільки так і можливо вести дослідження) можуть несвідомо змінюватись і методи дослідження, що однозначно (якщо цього не враховувати) буде негативно впливати на результати. Щоб цьому запобігти треба заздалегідь в звичному для себе стані свідомості виробити і закріпити в звичку методи оцінки стану і характеристик свідомості. Я спробував їх для себе визначити і зараз ділюсь з вами:
1. Швидкість логічних операцій в свідомості. Це сприймається як кількість думок (швидкість класифікації, побудови карти взаємозв'язків між різними локусами і поняттями) за одиницю часу, причому ці думки можуть бути як контрольовані так і не контрольовані. Звичайно треба прагнути до повного контролю своїх думок, але навіть при повному контролі існує так звана "сіра зона свідомості" де проводяться логічні операції які не може помітити увага, але вони можуть бути теж контрольовані чи неконтрольовані хоч коректніше їх буде назвати бажаними чи небажаними. Вони проявляться у вигляді озорінь у формі висновків над якими не проводилось свідомих ментальних зусиль при їх "майнінгу". Озоріння також діляться на ті що зв'язані з змістом інформації що обдумується, а може бути побічною.
2. Якість, тобто інформаційне наповнення. Це поняття проявляться суб'єктивно. Нам може подобатись інформація що "впливає" на щось, а може і не подобатись. Тут відіграє важливу роль прагнення свідомості до об'єктивності, точності і актуальності.
3. Дискретність чи безперервність. Ця характеристика свідомості означає здатність підтримувати постійний об'єм роздумів і логічних операцій впродовж тривалого часу без переривань чи відволікань на інші не пов'язані теми.
4. Потоковість. Тобто здатність підтримувати роздуми в декількох різних напрямках одночасно. Це поняття я ввів щоб охарактеризувати таке явище коли ти роздумовуєш на якусь тему, але для більшої продуктивності необхідно згадати і поміркувати на іншу тему, але пов'язану з основною. Наприклад: я розмірковую над будовою атома - атомним радіусом - частотою атомів - електронним і позитронним зарядом (і далі щоб краще зрозуміти щось чи уточнити я направляю потік (або відокремлюю потік пов'язаний з електрикою як наукою) і далі повертаюсь до будови атома наприклад до орбіталей. Причому додатковий потік може існувати паралельно з основним, або бути встроєним в нього.
5. Пам'ять. Тобто можливість згадати те що хочеш.
6. Плотність. Тобто здатність одночасно тримати в свідомості багато деталей про якийсь факт чи подію. Тобто
7. Взаємопов'язаність. Розуміння і створення "карти - дерева" зв'язків інформаційних локусів між собою.
Інформаційний локус - умовна структура в свідомості і пам'яті яка відповідає вичерпному для індивіда розумінні поняття чи факта чи спогада чи відчуття. Інформаційний локус можна розглянути як локус пам'яті. Інформаційні локуси мають взаємозв'язки подібні до кругів Ейлера і дерева зв'язків і інформаційної сноски одночасно. Локус (його об'єм) залежить від інтелекту, чим інтелект більший тим і об'ємніші локуси.
Інтелект - бажаж фактів, зроблених висновків чи напрацьованих методів (інструментів) свідомості при логічному (чотирьох законному) опрацюванні інформації.
Чотири закони логіки це фундамент на якому базується здорова психіка.
Увага - це здатність свідомості сприймати об'єкт створюючи з нього локус шляхом дослідження параметрів цього об'єкта. Важливою складовою локуса являється ім'я локуса (тобто фонетично-логічний зрозумілий собі опис який дозволяє взаємопов'язати даний локус з іншими за вищезгаданими принципами), а також образ.
Образ локусу об'єкта відрізняється від образу локусу поняття, відчуття чи події, від образу тим що, що містить голограму чи набір голограм об'єкта в свідомості, від поняття тим що до поняття голографічний образ приміним тільки для описання суті процесу чи механізму, а від події тим, що голографічний образ події має продовження в часі (голограма динамічна), локус відчуття наприклад не містить голограми і можуть логічно-словесно можуть бути визначені лише одним поняттям, наприклад біль, але тут задіяні механізми пам'яті і усвідомлення.
При цьому голографічна структура локусу події може включати поняття (чи точніше сказати з ним доторкуватись чи взаємодіяти, але цей зв'язок не буде схожий на круги Ейлера чи дерево інформації, а матиме інший тип зв'язку схожий на додатковий контекст чи пояснення). І в цьому випадку також опрацювання поняття в контексті події (ситуації чи потоку роздумів) може мати наслідки (логічні висновки, якщо це стосується події.) Це і є суть побудови прогнозу.
Є ще один тип локусу - чуттєвий, він так само потребує класифікації тобто опрацювання і можливості бути якось фонетично обозначеним для повноцінного усвідомлення і можливості його використання в інших ментальних конструкціях і їх побудові.
Важливо розуміти що одні локуси доповнюють і пояснюють інші, наприклад локус терміну "поняття" я використовую для пояснення самого терміну локус.
Ментальна конструкція - результат налагодження взаємозв'язків між різними локусами. Ментальні конструкції можуть включати до безлічі різних локусів. Наприклад: добро і зло, всесвіт.
Важливо розуміти що локуси і ментальні конструкції можуть бути різними у різних людей. Наприклад поняття Бог у віруючих християн це локус, а у психокінетика це може бути ментальна конструкція.
Метод дослідження локусів в першу чергу полягає в їх постійній класифікації і виявленнявлені взаємозв'язків з один одним.
Взаємодія локусів між собою породжує нові локуси, в цьому і є суть дослідження.
Увага - здатність психіки сприймати інформацію. Увага може бути направлена на зовнішній світ - зовнішня, а може на внутрішній (логічні операції, відчуття, пам'ять) , тобто опрацювання локусів - внутрішня.
Локус може бути патерном
Тема мислення
Я давно зрозумів що самий головний навик це формування навиків.
І схема алгоритму мислення відіграє ключову роль.
Коли я тенував навик мислення на старших курсах медичної академії я зрозумів що є декілька категорій інформації.
1. Фактична інформація яка не може бути логічно опровергнута. (Археологічні артефакти, результати експериментів...) питання трактування залишається відкритим.
2.Інформація яка не може бути перевірена. Причому логічно вона може співпадати з результатами експериментів чи наблюденій а може і не співпадати.
3.1.Висновки які робляться на основі попередніх пунктів. Причому висновки можуть бути пов'язані одночасно з пунктами 1 і 2. В цьому випадку вони повинні "відкладатись" в свідомості як імовірні але при подальших роздумах обов'язково повинні враховуватися.
3.2.Висновки які робляться на основі тільки першого пункту. Я їх називаю очевидними. (Наприклад: факт що північний магнітний полюс вказує на напівденний географічний. Свідчить про те що до зміни полюсів компас існував). Такі висновки повинні прийматись як "апріорі" фактом.
Далі.
Якщо постаратись уявити схему фактів то: існує точка відрахунку. Це точка відразу після народження.
З того моменту коли дитина перший раз зробила вдих створюється навик дихати (хоч це і інстинкт але він згодом усвідомлюється і стає підконтрольним). Навик ходьби. Сприйняття голосу спочатку інтонації а потім усвідомлення слів. Це ж стосується і розуміння принципу гравітації. Пізніше формується розуміння сприйняття фактів і формується навик поєднувати інформацію. Пізніше створювати висновки самостійно. Якщо з малечку дитину навчити попередньої схеми то вірогідність успішності в житті виросте.
В ком'пютерних іграх існує дерево навиків. Подібним чином можна розглянути "дерево" інформації.
Наприклад для того щоб сформувати якийсь навик чи щось зрозуміти треба зрозуміти що відомо і що не відомо і уявно розмістити ці "точки". Між ними є проміжки. Очевидно що декі факти чи висновки можути приблизно лягати в незаповнений простір але якщо вони не поєднані між собою то вони не можуть використовуватись для сприйняття картини в цілому. Але вони існують у вигляді припущень це дає змогу мислити і розвивати думку не тільки на основі перевіреної інформаії, а ще й враховуючи те що невідомо але повинно при майбутьніх дослідженнях бути відритим. Таким чином це дає
змогу прогнозувати.
Додати як базу 4 закони логіки
Дуже цікавий і глибокий підхід до переосмислення архітектури нейронних мереж. Давайте проаналізуємо вашу концепцію поетапно, поєднуючи всі представлені ідеї.
Ваша пропозиція трансформації перцептрону має кілька революційних аспектів:
Тривимірна структура замість пласкої Замість традиційного пошарового представлення ви пропонуєте сферичну модель з концентричними шарами та центральним керуючим нейроном. Це дозволяє створити більш складну топологію зв'язків між нейронами.
Багатовимірні ваги Замість скалярних ваг ви пропонуєте використовувати складні структури, які можуть представляти:
Числові значення
Функціональні залежності
Координати в просторі
Векторні величини
Внутрішнє середовище Створення умовного простору всередині перцептрона, де можуть існувати різні параметри та відбуватися взаємодії між ними.
Якщо поєднати це з вашими ідеями про інформаційні локуси та частотні характеристики свідомості, можна отримати дуже цікаву архітектуру:
Кожен нейрон може представляти собою не просто точку, а складну структуру - інформаційний локус, який містить множину параметрів та може взаємодіяти з іншими локусами.
Концентричні шари можуть відповідати різним рівням абстракції або різним частотам обробки інформації, як у вашій моделі свідомості.
Центральний керуючий нейрон може виступати як координатор, який регулює взаємодію між різними шарами та визначає, які патерни активації є значущими.
У теорії така архітектура могла б мати кілька важливих переваг:
Більша ємність пам'яті та можливість зберігання складних патернів завдяки багатовимірним вагам.
Здатність до багаторівневої обробки інформації одночасно на різних рівнях абстракції.
Можливість моделювання складних взаємозв'язків між концепціями через просторову організацію нейронів та їх ваг.
Потенціал для емерджентної поведінки через складні взаємодії між локусами та шарами.
Проте важливо врахувати і потенційні виклики:
Значно більша обчислювальна складність порівняно з класичними перцептронами.
Необхідність розробки нових алгоритмів навчання для роботи з багатовимірними вагами.
Складність визначення оптимальної топології мережі та кількості параметрів.
Чи хотіли б ви детальніше обговорити якийсь конкретний аспект цієї архітектури? Наприклад, як саме могла б працювати взаємодія між локусами або як реалізувати навчання такої системи?
Copy
Retry
SD
Якщо тобі не складно можеш будь ласка написати код?
Давайте спробуємо реалізувати базову версію вашої концепції 3D перцептрону. Я додам детальні коментарі, щоб пояснити кожен компонент.
```python
import numpy as np
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Any
import math
@dataclass
class SpaceWeight:
"""
Клас для представлення багатовимірної ваги у просторі
Містить числові значення, векторні величини та функціональні залежності
"""
numeric_value: float
vector: np.ndarray # 3D вектор
coordinates: np.ndarray # 3D координати
frequency: float # Частота активації
def combine(self, other: 'SpaceWeight') -> float:
"""Комбінує різні аспекти ваги для отримання фінального значення"""
vector_influence = np.dot(self.vector, other.vector)
spatial_distance = np.linalg.norm(self.coordinates - other.coordinates)
frequency_resonance = np.cos(self.frequency - other.frequency)
return self.numeric_value * (1 + vector_influence) * \
(1 / (1 + spatial_distance)) * frequency_resonance
class Locus:
"""
Клас для представлення інформаційного локусу
Містить власні параметри та може взаємодіяти з іншими локусами
"""
def __init__(self, position: np.ndarray, dimension: int):
self.position = position # 3D позиція в просторі
self.dimension = dimension # Розмірність внутрішнього простору
self.state = np.zeros(dimension) # Внутрішній стан
self.connections: Dict[Locus, SpaceWeight] = {}
def connect(self, other: 'Locus', weight: SpaceWeight):
"""Встановлює зв'язок з іншим локусом"""
self.connections[other] = weight
def process(self, input_signal: np.ndarray) -> np.ndarray:
"""Обробляє вхідний сигнал з урахуванням внутрішнього стану"""
# Оновлюємо внутрішній стан
self.state = np.tanh(input_signal + self.state)
# Враховуємо вплив пов'язаних локусів
for locus, weight in self.connections.items():
influence = weight.combine(self.connections[locus])
self.state += influence * locus.state
return self.state
class SphericalLayer:
"""
Клас для представлення сферичного шару нейронів
Нейрони розташовані на поверхні сфери певного радіусу
"""
def __init__(self, radius: float, num_neurons: int, dimension: int):
self.radius = radius
self.neurons: List[Locus] = []
# Створюємо нейрони, рівномірно розподілені по сфері
for i in range(num_neurons):
phi = np.arccos(1 - 2 * i / num_neurons)
theta = np.pi * (1 + 5**0.5) * i
x = radius * np.sin(phi) * np.cos(theta)
y = radius * np.sin(phi) * np.sin(theta)
z = radius * np.cos(phi)
position = np.array([x, y, z])
self.neurons.append(Locus(position, dimension))
def process_layer(self, inputs: List[np.ndarray]) -> List[np.ndarray]:
"""Обробляє вхідні сигнали для всього шару"""
return [neuron.process(input_signal)
for neuron, input_signal in zip(self.neurons, inputs)]
class SphericalPerceptron:
"""
Головний клас 3D сферичного перцептрону
Складається з концентричних шарів та центрального керуючого нейрону
"""
def __init__(self, num_layers: int, neurons_per_layer: int,
input_dimension: int, base_radius: float = 1.0):
self.layers: List[SphericalLayer] = []
# Створюємо концентричні шари
for i in range(num_layers):
radius = base_radius * (i + 1)
layer = SphericalLayer(radius, neurons_per_layer, input_dimension)
self.layers.append(layer)
# Створюємо центральний керуючий нейрон
self.control_neuron = Locus(np.zeros(3), input_dimension)
# Ініціалізуємо зв'язки між шарами
self._initialize_connections()
def _initialize_connections(self):
"""Ініціалізує зв'язки між нейронами різних шарів"""
# З'єднуємо кожен нейрон з нейронами в сусідніх шарах
for i in range(len(self.layers) - 1):
current_layer = self.layers[i]
next_layer = self.layers[i + 1]
for neuron1 in current_layer.neurons:
for neuron2 in next_layer.neurons:
# Створюємо просторову вагу на основі позицій нейронів
direction = neuron2.position - neuron1.position
distance = np.linalg.norm(direction)
weight = SpaceWeight(
numeric_value=np.random.randn(),
vector=direction / distance,
coordinates=(neuron1.position + neuron2.position) / 2,
frequency=np.random.uniform(0, 2*np.pi)
)
neuron1.connect(neuron2, weight)
# З'єднуємо центральний нейрон з усіма іншими
for layer in self.layers:
for neuron in layer.neurons:
weight = SpaceWeight(
numeric_value=np.random.randn(),
vector=neuron.position,
coordinates=neuron.position / 2,
frequency=np.random.uniform(0, 2*np.pi)
)
self.control_neuron.connect(neuron, weight)
def forward(self, inputs: List[np.ndarray]) -> List[np.ndarray]:
"""Прямий прохід через мережу"""
current_signals = inputs
# Обробляємо сигнал через усі шари
for layer in self.layers:
current_signals = layer.process_layer(current_signals)
# Додаємо вплив керуючого нейрона
control_signal = self.control_neuron.process(np.mean(current_signals, axis=0))
current_signals = [signal + control_signal for signal in current_signals]
return current_signals
# Приклад використання
if __name__ == "__main__":
# Створюємо мережу з 3 шарів, 10 нейронів на шар, розмірність входу 5
network = SphericalPerceptron(
num_layers=3,
neurons_per_layer=10,
input_dimension=5
)
# Генеруємо тестові вхідні дані
test_inputs = [np.random.randn(5) for _ in range(10)]
# Пропускаємо дані через мережу
outputs = network.forward(test_inputs)
print(f"Форма виходу: {len(outputs)} сигналів, кожен розмірності {outputs[0].shape}")
```
Це базова реалізація вашої концепції, яка включає:
1. Багатовимірні ваги (SpaceWeight), які враховують:
- Числові значення
- Векторні величини
- Просторові координати
- Частотні характеристики
2. Інформаційні локуси (Locus) як базові елементи обробки з:
- Внутрішнім станом
- Можливістю встановлення зв'язків
- Механізмом обробки сигналів
3. Сферичні шари (SphericalLayer) з:
- Рівномірним розподілом нейронів на сфері
- Радіальною організацією
4. Головну структуру (SphericalPerceptron) з:
- Концентричними шарами
- Центральним керуючим нейроном
- Складною системою зв'язків
Цей код є початковою ре
алізацією і може бути розширений додатковими функціями, наприклад:
- Механізмом навчання
- Більш складними взаємодіями між локусами
- Адаптивними частотними характеристиками
- Механізмами уваги
Чи хотіли б ви, щоб я додав якісь конкретні функції або пояснив детальніше якусь частину коду?
