LITMIR.BIZ

Скачать книгу

критически важно для «тренировки» интуиции.

      Думайте головой и чувствуйте нутром

      Чтобы лучше понять, как тренировать интуицию, рассмотрим процесс развития нейронных сетей, которые обеспечивают связи между нейронами головного мозга. Принцип их работы лег в основу интеллектуальных компьютерных систем. Нейронные сети превосходно позволяют классифицировать и распознавать паттерны, но прежде человек должен развить эти навыки.

      Чтобы распознавать паттерны, необходимо подготовить нейронные сети. Этот процесс включает в себя представление нейронной сети образцов тех паттернов, которые нужно научиться распознавать. В процессе обучения в нейронной сети прокладываются связи, которые отражают знания, необходимые для понимания представленного паттерна.

      Что такое знание в данном случае? Если вы задумаетесь о процессе, посредством которого ваш мозг определяет, что вы видите (стул или табурет), то сможете составить некое представление о том, как мозг использует знания. Знания о стульях и табуретах – это информация, которую вы используете для того, чтобы понять, что перед вами: стул, табурет или ни то, ни другое. В частности, вы обладаете знанием, что общего у этих двух предметов мебели: и на том и на другом можно сидеть. Вы знаете и их различия: для стула характерны определенная высота, соответствующая размеру типичного стола, а также наличие спинки, в то время как табурет не имеет спинки и, как правило, либо ниже стула и вы можете на него встать, чтобы дотянуться до высоко расположенных предметов, либо выше и используется для того, чтобы сидеть у барной стойки.

      Знания в нейронной сети – это идеальные модели, классифицированные в соответствии с системой конкретной предметной области (таксономия), а также отношения между этими моделями. Картинка, которая возникает у вас в голове, когда вы слышите слово «стул», и есть пример идеальной модели. То, благодаря чему вы отличаете стул от табурета, является примером знания вашего мозга об отношениях между идеальными моделями.

      Нейронная сеть «обучается», получая новые примеры и сведения о ценности в иерархии внутри определенных категорий. Например, вы можете представить нейронной сети изображение десяти стульев и сказать ей, что это стулья, показать изображение десяти табуретов и сказать ей, что это табуреты, изображение десяти столов и сказать, что это столы. Данный процесс дает нейронной сети возможность выстроить внутренние модели того, что показывают ваши образцы. После тренировки сеть получает внутренние модели, которые представляют свое знание различий между стульями, табуретами и столами.

      Таксономия – это система категоризации. Если вы разрабатываете нейронную сеть, которая распознает текст, среди категорий должны быть буквы сами по себе, а также наборы прописных и строчных букв. Один пример следует категоризировать как букву «А», а также отдельно как прописную букву. Другой пример следует категоризировать как букву «с» и строчную букву. Совершенная

Скачать книгу