627
Створення штучного інтелекту
В результаті мого дослідження я припинив використання фрази «свідомий інтелект» для себе, як занадто ваговий і прийшов в інший склад: алгоритм самооцінки, дослідження і застосування результатів, знайдених для вирішення будь-яких можливих проблем.
Що таке AI, багато чого написано про нього. Я поставив питання іншим чином, не «що таке AI», але «Чому потрібен AI?» Мені потрібно, щоб зробити багато грошей, потім мені потрібно комп'ютер, щоб зробити все, що я не хочу зробити для мене, потім побудувати простір і літати на зірки.
Тут я описую, як отримати комп'ютер для виконання наших бажань. Якщо ви очікуєте, щоб подивитися опис або згадати про те, як працює свідомість, яка самосвідомість є, що це означає подумати або причина, то це не справа. Мислити не про комп'ютери. Комп'ютери розрахувати, розрахувати та виконувати програми. Так ми подумаємо про те, як зробити програму, яка може розрахувати необхідну послідовність дій для реалізації наших бажань.
У якій формі наше завдання потрапляє в комп'ютер - через клавіатуру, через мікрофон, або від датчиків, імплантованих в мозку - це не важливо, він вторинний. Якщо ми можемо отримати комп'ютер для виконання побажань, написаних в тексті, то ми можемо попросити його зробити програму, яка також виконує побажання, але через мікрофон. Аналіз зображень також зайвий.
Для того, щоб дізнатися зображення та звук, такі алгоритми повинні спочатку бути включені в неї, як кажуть, що кожен, хто створив їх з народження, як такі програми працювали.
Ось аксіом:
1,1 км У всьому світі можна розраховувати на деякі правила.
(Поговоримо про невизначеність та неточність особистості.)
2,2 км Розрахунок за правилом неоднозначна залежність результату від вихідних даних.
3. У Будь-яка неоднозначна залежність можна знайти статистично.
І тепер претензії:
4. У Існує функція перетворення текстових описів в правила, щоб ви не повинні шукати знання, які вже давно знайшли.
5. Умань Ми працюємо над створенням рішень.
6. Жнівень Правило прогнозування довільних даних включає всі інші правила та функції.
Перекладайте це на мову програмування:
1,1 км У всьому світі можна розрахувати алгоритми.
2,2 км Алгоритм завжди дає той самий результат, коли повторюється оригінальна інформація.
3. У Якщо є багато прикладів вихідних даних і результатів до них, з нескінченним часом пошуку можна знайти всі можливі алгоритми, які реалізують цю залежність вихідних даних і результату.
4. У Є алгоритми перетворення текстових описів в алгоритми (або будь-які інші дані про інформацію) так, щоб не шукати необхідні алгоритми статистично, якщо хтось вже знайшов і описав їх.
5. Умань Ми можемо самі зателефонувати одержувачу і узгодити зручний час і місце вручення квітів, а якщо необхідно, то збережемо сюрприз.
6. Жнівень Якщо ви можете створити програму, яка може прогнозувати і дізнатися, як прогнозувати нові надходження даних, то після нескінченного часу така програма буде включати всі можливі алгоритми в нашому світі. Так само, не нескінченний час для практичного використання і з деякими помилками, це може бути змушений виконувати алгоритми програми, що вимагають 5 або будь-яких інших.
І ІМХА:
7. Про нас Не існує ніякого іншого способу повністю незалежної та незалежної мови людини, крім пошуку правил та статистично перевірки їх на прогнозування. Ви просто повинні дізнатися, як використовувати цю властивість. Це принцип, на якому працює наш мозок.
Що потрібно передбачити. У мозку людини від народження починає протікати інформацію з очей, вуха, тактиль і т.д. Всі рішення приймаються на основі отриманих даних. За аналогією ми робимо програму, яка має введення нової інформації за допомогою одного байта - вхідний потік. Все, що прийшли до того, як він був представлений як єдиний список. Від 0 до 255 зовнішня інформація буде отримана, і більше 255 буде використовуватися як спеціальні маркери управління. Це, вхід дозволяє писати до 0xFF, розмір номеру. І це цей потік, або скоріше наступний доданий обсяг інформації, що вам потрібно дізнатися, щоб прогнозувати, на основі даних, які прийшли до. Що потрібно вгадати, що буде додано наступний номер.
Звісно, можливі інші варіанти представлення даних, але для цілей, коли на вході надходять різні формати, ми просто натискаємо різні html з описами, на першу чергу це найбільш оптимальне. Незважаючи на те, що маркери можуть бути замінені на послідовності escap для цілей оптимізації, пояснюючи їх менш зручно. (Також, скажемо все в ASCII, не UTF.)
Отже, перш за все, як і на пологах, ми кладемо всі сторінки з описами в цьому рядку і поділяємо їх маркером нового тексту - - так, щоб ця чорна коробка дізналася все. Після певної кількості даних ми починаємо маніпулювати вхідні дані за допомогою контрольних маркерів.
За прогнозом, я маю на увазі алгоритм, який знає не тільки які візерунки вже були, але постійно шукає нові. Таким чином, якщо ви направляєте послідовність такої програми
skyсиній
grasзелений
Облік
, потім він повинен зрозуміти, що маркер випливає з кольору з раніше зазначеного об'єкта, а на місці ellipsis буде прогнозувати найбільш ймовірний колір стелі.
Ми повторюємо кілька прикладів до нього, щоб він розумів, які функції застосувати в цих тегах. І сам колір, звичайно, він не повинен винахідитися, але вже повинен знати його самостійно, вивчаючи візерунки прогнозування.
Коли алгоритм необхідний для відповіді, що було прогнозування попереднього кроку, подається до введення наступних кроків. Тип автопредикції (символ до кореляції слів).
Інший варіант полягає в тому, щоб поставити питання після першого маркеру, а потім другу відповідь, а потім якщо цей алгоритм є супер-мега-колом, він повинен почати дати відповіді навіть найскладніші питання. І знову, за фактами вже навчалися.
Ви все ще можете придумати безліч різних хитрощів з контрольними маркерами, що подаються до введення передбачуваного механізму, і отримати будь-які необхідні функції. Зокрема, можна перетнути за допомогою алгоритму q-learning і отримати послідовності інструкцій, необхідних для контролю будь-яких механізмів. Ми повернемо до контрольних маркерів пізніше.
Що таке чорна коробка? По-перше, варто відзначити, що неможливо зробити стовідсотковий прогноз завжди і в усіх ситуаціях. З іншого боку, якщо результат завжди є числом нуля, то це однаковий прогноз. З абсолютним запасом помилки. Тепер ми розраховуємо з якою імовірністю, якою цифрою буде. Для кожного номера найбільш ймовірним є наступне. Так ми можемо прогнозувати її трохи. Це перший крок дуже довгої поїздки.
Неоднозначним відображенням початкових даних на результат за алгоритмом, це відповідає математичному визначенню функції слова, крім того, що визначення алгоритму не накладає певних значень у кількості та розміщення даних введення та виведення даних. Як приклад, нехай буде маленька таблетка: об'єкт-колір, вона принесе багато ліній: небо-блакитний, траво-зелений, стель-білий. Це виявилося невеликою локальною унікальною функцією відображення. Тексти пісень, а це означає: І це не важливо, що в реальності це не рідкість для кольорів, щоб бути різними - є різні таблиці. І будь-яка база даних, що містить пам'ятні властивості чогось, є набором функцій, і відображає ідентифікатор об'єкта за своїми властивостями.
Для простоти, далі в багатьох ситуаціях, замість алгоритму терміна, я буду використовувати функцію терміна, такі як однопараметр, якщо інше зазначено. І всі ці посилання, ви повинні думати про доцільність алгоритмів.
І я дам зразковий опис, тому що в реальності я буду реалізовувати все це зараз. Але це почуття. Слід зазначити, що всі розрахунки виконуються коефіцієнтами, не правдою або помилковістю.
Будь-який алгоритм, особливо один, який працює на цілих цілостях, може бути розбитий в декілька умов і переходів між ними. Операції додавання, багатозастосувань і т.д. також розкладаються в полігоритми умов і переходів. І результат оператора. Оператор не повертається. Оператор умовно-порівняє його до константи. І в результаті оператор поставить постійне значення десь. Місце проведення або складання обчислюється відносно або базової точки або попередніх кроків алгоритму.
struct t_node { int type; // 0 - це стан, 1 - результат об'єднання {_word3} {/ оператор стану t_node* джерело_get; t_value* порівняти_значення; t_node* next_if_then; t_node* next_if_else; struct {/ оператор результат t_node* dest_set; t_value* результат_value_value; }; Від гака, щось схоже. І з цих елементів будується алгоритм.
Кожна передбачувана точка обчислюється функцією. Стан прикріплюється до функції, яка перевіряє застосунок функції до цієї точки. Звичайна муфта повертається, або легка не застосовується, або результат розрахунку функції. І неперервне прогнозування потоку є ще одним випробуванням аплікації всіх функцій вже придуманих і їх розрахунку, якщо правда. І так для кожної точки.
На додаток до аплікативності є відстані. Між початковими даними і отриманими, і ця відстань відрізняється, з такою ж функцією, в залежності від стану. (І від стану до початкового або передбачуваного є однаковою дистанцією, вона буде наполягати, але введена в роз'ясненнях.)
При скупченні великої кількості функцій, кількість умов тестування застосунків цих функцій підвищиться. Але в багатьох випадках ці умови можна влаштувати у вигляді дерев, а відрізання багатьох функцій відбуватиметься пропорційно логарифмічної залежності.
Коли відбувається початкове створення і вимірювання функції, замість оператора результату, відбувається накопичення розподілу фактичних результатів. Після накопичення статистики розподіл замінюється найбільш ймовірним результатом, а функція передує умові, а також перевіряє стан для максимальної ймовірності результату.
Це пошук окремих фактів кореляції. Скупчивши багато таких синглів, ми намагаємося поєднувати їх в групи. Ми розглянемо загальний стан і загальну відстань від початкового значення до результату. Ми також перевіряємо, що в таких умовах і дистанціях, в інших випадках, коли початкове значення повторюється, не існує широкого розподілу результату. Це, в відомому частому використанні, він дуже ідентичний.
коефіцієнт ідентифікації. (Це двостороння ідентичність. Але це часто односторонні. Я переосмикаю формулу пізніше.
Кількість кожної пари XY в квадраті і додати.
Дивид: сума кількості квадрата кожного значення X плюс сума кількості квадрата Y мінус дівидимий.
Що таке, SUM(XY^2) / (SUM(X^2) + SUM(Y^2) - SUM(XY^2).
Це співвідношення 0 до 1.
І в результаті чого відбувається. Ми бачили з високочастотних фактів, які в цих умовах і дистанціях, ці факти неоднозначні. І решта рідкісних — але в цілому буде набагато частіше, ніж часті — мають таку ж помилку, як часті факти в цих умовах. Таким чином, ми можемо накопичувати прогнозну базу на ізольованих умовах.
Нехай є знання бази. Небо часто синє, а тропічно-раре-щіто десь бачив, що це сіро-борошно- малиновий. І пам'ятайте, що ми перевірили правило - це надійний. І принцип не залежить від мови, будь то китайці або відчуження. А пізніше, після розуміння правил перекладу, можна зрозуміти, що можна зібрати одну функцію з різних мов.
Далі, в результаті занурення правил, ми знайдемо, що в інших домовленостях і умовах виникає колишня ідентичність. І тепер нам не потрібно отримувати велику базу для підтвердження ідентичності, досить набрати десятки окремих фактів, і побачити, що в межах цього десятка, мапінг відбувається в тих же значеннях, як попередній функція. Що таке ж функція використовується в інших умовах. Ця властивість формує, що в описі ми можемо описати однакову властивість в різних виразах. І іноді вони просто вказані в таблицях на сторінках інтернету. Крім того, збір фактів на цю функцію може здійснюватися за кілька випадків використання.
Існує накопичення можливих різних умов і локацій щодо функцій, а також можна спробувати знайти візерунки на них. Неприпустимо, правила відбору є схожими на різні функції, що відрізняються лише деякими функціями (наприклад, словом, що визначає майно або назву в таблиці).
В цілому ми знайшли пучок однопараметрових функцій. А тепер, як при формуванні однозначних фактів в однопараметричні, нехай і тут намагаються групувати однопараметричні умови і частину дистанції. Частина, яка є загальним, є новим станом, і той, який відрізняється, є другим параметром нової функції, двопараметра, де перший параметр буде однопараметровим параметром.
Виявляється, що кожен новий параметр у мультипараметричних параметрах з однаковою лінійністю, що і утворенням окремих фактів на однопараметричну (приблизно, практично однакову). Це, знаходження N-параметричного пропорційного N. Що в квесті на багато параметрів стає практично нержавною сіткою. (Важко зрозуміти.)
Функції перетворення.
Звичайно, це чудово, коли ми надали багато відповідних прикладів, скажемо, маленькі тексти перекладу з російської на англійську мову. І ви можете спробувати знайти візерунки між ними. Але в реальності все перемішується в вхідного потоку інформації.
Ми знайшли шлях між даними. Два і три. Тепер ми бачимо, якщо ми можемо знайти спільну частину між ними. Спробуйте знайти X-P1-(P2)-P3-Y конструкції. А потім знайдіть інші подібні конструкції, з вподобанням X-P1 і P3-Y, але різні P2. А потім ми можемо зробити висновок, що ми працюємо з складною структурою, яка має залежності. Набір знайдених правил, мінус середньої частини, об'єднати групи і викликати функцію перетворення. Таким чином, формується переклад, збірка та інші складові.
Займіть лист з російською мовою, а з перекладом на незнайому мову. Без підручника дуже складно знайти розуміння правил перекладу з цих листів. Але це можливо. І про те, що ви будете робити, потрібно зробити його в алгоритм пошуку.
Коли я розумію прості функції, то я продовжую змочувати пошук перетворення, поки ескіз поєднується, і розуміння, що це також можливо.
Крім статистичного пошуку функцій можна сформувати їх з описів, шляхом перетворення функцій в правила. Приклади для початкового пошуку такої функції можна знайти рясно онлайн у підручниках — кореляції між описами та правилами, що застосовуються до прикладів у цих описах. Тобто, виходить, що алгоритм пошуку повинен однаково бачити як вихідні дані, так і правила, які застосовуються до них, тобто все повинно бути розташоване у вигляді однорідного графіка даних. З того ж принципу можна знайти правила зворотного перетворення внутрішніх правил на зовнішні описи або зовнішні програми. А також розуміння системи, яка вона знає і що вона не знає, ви можете запитати перед запитом відповіді, чи знає система відповідь - так чи ні.
Функції, які я говорю про не дуже просто один алгоритм, який ви знайдете, але вони можуть складатися з послідовності інших функцій. Наприклад, я продемонстрував вирази слів і фраз одночасно. Але щоб отримати прогноз тільки символу, потрібно застосувати функцію прийняття цього символу до цієї фрази.
Також оцінка ймовірності впливає на повторюваність одного набору в різних функціях - він формує види (і все ще думають про те, як використовувати).
І слід зазначити, що не кілька реальних наборів, не веб-сторінок, замовлених і, можливо, неперервними, або з іншими характеристиками наборів, які якось покращують розрахунки ймовірностей.
Крім безпосередньо вимірювань знайденого правила на прикладах, припустимо існування інших методів оцінювання, таких як класифікатор правила. Або, можливо, класифікатор цих класифікаторів.
Більше нагородження. Прогнозування складається з двох рівнів. Визначений рівень правил і рівень пошуку нових правил. Але пошук нових правил по суті однакова програма з власними критеріями. Я не маю сумнівів, що це може бути простіше. Для чого потрібен нульовий рівень, який буде виглядати для можливих алгоритмів пошуку у всьому їх різноманітності, які в свою чергу створять кінцеві правила. Або, можливо, це багаторівнева рецидія або фрактальна.
Назад на контрольні маркери. В результаті всіх цих аргументів про алгоритм, виходить, що через них ми попросимо цю чорну коробку, щоб продовжити послідовність і дати розрахунок на функції, визначену схожістю. Як, зробити це, як було показано раніше.
Існує ще один спосіб визначення функції в цьому механізмі, через визначення. Наприклад:
Переклад англійською мовоюtable
Відповіді на питання color of skyblue
Створити програму для TKЯ хочу штучний інтелект. . .
І багато інших випадків використання. Я не хочу думати про них до того, як алгоритм будується – ми просто відіграємо з цим іграшкам.
В цілому фінальні інструкції з виробництва ще не доступні. Є багато питань, як про алгоритм, так і про використання (і про багатоваріантність текстів). Згодом я буду далі рефінувати і деталізувати опис.
Хто буде говорити про те, що сила брюту знайти будь-який візерунок буде занадто довго. На відміну від дитини навчається говорити кілька років. Скільки варіантів можна розрахувати кілька років? Знайдені і готові правила застосовуються швидко, і для комп'ютерів набагато швидше, ніж людина. Але пошук нових і є довгий час, але чи буде комп'ютер довше, ніж людина, ми не знаємо, поки не зробимо такого алгоритму. Також, зауважити, що бросильство чудово паралізується, і є мільйони ентузіастів, які перетворяться на свої домашні комп'ютери для цієї мети. І виходить, що ці кілька років ще можна розділити на мільйон. На відміну від подібного процесу у людини будуть розглянуті правила, що описані іншими комп'ютерами.
Іноземці сперечають, що мозок має мільярди паралельних клітин. Тоді питання, як ці мільярди, які використовуються при спробі дізнатися іноземну мову без підручника? Людина буде сидіти на друкованих платах протягом тривалого часу і писати кореляційні слова. У той же час, один комп'ютер буде робити його в пачці на розщепі другий.
І аналіз зображень – перемістіть десятки більярдних кульок і підрахуйте, скільки зіткнень буде. І два десятки або три... І що близько мільярдів клітин? В цілому, швидкість мозку і багатопаралельність є дуже суперечливим питанням.
Альтернативним напрямком впровадження прогнозування є використання рекурентних нейромереж (сей, мережа Елман). У цьому напрямку не потрібно думати про характер прогнозування, але є безліч труднощів і нюансів. Але якщо цей напрямок виконується, то решта використання залишається однаковим.
Коли я збираюся знову спробувати програму, я перейде в більш детальну інформацію про алгоритм. Якщо хтось цікавиться обговоренням цього напрямку, або може бути спільна реалізація, ви можете писати особисто або поштою.
І PS: Не запитайте мене, що я копчений. Ви маєте можливість придбати свій власний альтернативу.
Джерело: geektimes.ru/post/247572/
Що таке AI, багато чого написано про нього. Я поставив питання іншим чином, не «що таке AI», але «Чому потрібен AI?» Мені потрібно, щоб зробити багато грошей, потім мені потрібно комп'ютер, щоб зробити все, що я не хочу зробити для мене, потім побудувати простір і літати на зірки.
Тут я описую, як отримати комп'ютер для виконання наших бажань. Якщо ви очікуєте, щоб подивитися опис або згадати про те, як працює свідомість, яка самосвідомість є, що це означає подумати або причина, то це не справа. Мислити не про комп'ютери. Комп'ютери розрахувати, розрахувати та виконувати програми. Так ми подумаємо про те, як зробити програму, яка може розрахувати необхідну послідовність дій для реалізації наших бажань.
У якій формі наше завдання потрапляє в комп'ютер - через клавіатуру, через мікрофон, або від датчиків, імплантованих в мозку - це не важливо, він вторинний. Якщо ми можемо отримати комп'ютер для виконання побажань, написаних в тексті, то ми можемо попросити його зробити програму, яка також виконує побажання, але через мікрофон. Аналіз зображень також зайвий.
Для того, щоб дізнатися зображення та звук, такі алгоритми повинні спочатку бути включені в неї, як кажуть, що кожен, хто створив їх з народження, як такі програми працювали.
Ось аксіом:
1,1 км У всьому світі можна розраховувати на деякі правила.
(Поговоримо про невизначеність та неточність особистості.)
2,2 км Розрахунок за правилом неоднозначна залежність результату від вихідних даних.
3. У Будь-яка неоднозначна залежність можна знайти статистично.
І тепер претензії:
4. У Існує функція перетворення текстових описів в правила, щоб ви не повинні шукати знання, які вже давно знайшли.
5. Умань Ми працюємо над створенням рішень.
6. Жнівень Правило прогнозування довільних даних включає всі інші правила та функції.
Перекладайте це на мову програмування:
1,1 км У всьому світі можна розрахувати алгоритми.
2,2 км Алгоритм завжди дає той самий результат, коли повторюється оригінальна інформація.
3. У Якщо є багато прикладів вихідних даних і результатів до них, з нескінченним часом пошуку можна знайти всі можливі алгоритми, які реалізують цю залежність вихідних даних і результату.
4. У Є алгоритми перетворення текстових описів в алгоритми (або будь-які інші дані про інформацію) так, щоб не шукати необхідні алгоритми статистично, якщо хтось вже знайшов і описав їх.
5. Умань Ми можемо самі зателефонувати одержувачу і узгодити зручний час і місце вручення квітів, а якщо необхідно, то збережемо сюрприз.
6. Жнівень Якщо ви можете створити програму, яка може прогнозувати і дізнатися, як прогнозувати нові надходження даних, то після нескінченного часу така програма буде включати всі можливі алгоритми в нашому світі. Так само, не нескінченний час для практичного використання і з деякими помилками, це може бути змушений виконувати алгоритми програми, що вимагають 5 або будь-яких інших.
І ІМХА:
7. Про нас Не існує ніякого іншого способу повністю незалежної та незалежної мови людини, крім пошуку правил та статистично перевірки їх на прогнозування. Ви просто повинні дізнатися, як використовувати цю властивість. Це принцип, на якому працює наш мозок.
Що потрібно передбачити. У мозку людини від народження починає протікати інформацію з очей, вуха, тактиль і т.д. Всі рішення приймаються на основі отриманих даних. За аналогією ми робимо програму, яка має введення нової інформації за допомогою одного байта - вхідний потік. Все, що прийшли до того, як він був представлений як єдиний список. Від 0 до 255 зовнішня інформація буде отримана, і більше 255 буде використовуватися як спеціальні маркери управління. Це, вхід дозволяє писати до 0xFF, розмір номеру. І це цей потік, або скоріше наступний доданий обсяг інформації, що вам потрібно дізнатися, щоб прогнозувати, на основі даних, які прийшли до. Що потрібно вгадати, що буде додано наступний номер.
Звісно, можливі інші варіанти представлення даних, але для цілей, коли на вході надходять різні формати, ми просто натискаємо різні html з описами, на першу чергу це найбільш оптимальне. Незважаючи на те, що маркери можуть бути замінені на послідовності escap для цілей оптимізації, пояснюючи їх менш зручно. (Також, скажемо все в ASCII, не UTF.)
Отже, перш за все, як і на пологах, ми кладемо всі сторінки з описами в цьому рядку і поділяємо їх маркером нового тексту - - так, щоб ця чорна коробка дізналася все. Після певної кількості даних ми починаємо маніпулювати вхідні дані за допомогою контрольних маркерів.
За прогнозом, я маю на увазі алгоритм, який знає не тільки які візерунки вже були, але постійно шукає нові. Таким чином, якщо ви направляєте послідовність такої програми
skyсиній
grasзелений
Облік
, потім він повинен зрозуміти, що маркер випливає з кольору з раніше зазначеного об'єкта, а на місці ellipsis буде прогнозувати найбільш ймовірний колір стелі.
Ми повторюємо кілька прикладів до нього, щоб він розумів, які функції застосувати в цих тегах. І сам колір, звичайно, він не повинен винахідитися, але вже повинен знати його самостійно, вивчаючи візерунки прогнозування.
Коли алгоритм необхідний для відповіді, що було прогнозування попереднього кроку, подається до введення наступних кроків. Тип автопредикції (символ до кореляції слів).
Інший варіант полягає в тому, щоб поставити питання після першого маркеру, а потім другу відповідь, а потім якщо цей алгоритм є супер-мега-колом, він повинен почати дати відповіді навіть найскладніші питання. І знову, за фактами вже навчалися.
Ви все ще можете придумати безліч різних хитрощів з контрольними маркерами, що подаються до введення передбачуваного механізму, і отримати будь-які необхідні функції. Зокрема, можна перетнути за допомогою алгоритму q-learning і отримати послідовності інструкцій, необхідних для контролю будь-яких механізмів. Ми повернемо до контрольних маркерів пізніше.
Що таке чорна коробка? По-перше, варто відзначити, що неможливо зробити стовідсотковий прогноз завжди і в усіх ситуаціях. З іншого боку, якщо результат завжди є числом нуля, то це однаковий прогноз. З абсолютним запасом помилки. Тепер ми розраховуємо з якою імовірністю, якою цифрою буде. Для кожного номера найбільш ймовірним є наступне. Так ми можемо прогнозувати її трохи. Це перший крок дуже довгої поїздки.
Неоднозначним відображенням початкових даних на результат за алгоритмом, це відповідає математичному визначенню функції слова, крім того, що визначення алгоритму не накладає певних значень у кількості та розміщення даних введення та виведення даних. Як приклад, нехай буде маленька таблетка: об'єкт-колір, вона принесе багато ліній: небо-блакитний, траво-зелений, стель-білий. Це виявилося невеликою локальною унікальною функцією відображення. Тексти пісень, а це означає: І це не важливо, що в реальності це не рідкість для кольорів, щоб бути різними - є різні таблиці. І будь-яка база даних, що містить пам'ятні властивості чогось, є набором функцій, і відображає ідентифікатор об'єкта за своїми властивостями.
Для простоти, далі в багатьох ситуаціях, замість алгоритму терміна, я буду використовувати функцію терміна, такі як однопараметр, якщо інше зазначено. І всі ці посилання, ви повинні думати про доцільність алгоритмів.
І я дам зразковий опис, тому що в реальності я буду реалізовувати все це зараз. Але це почуття. Слід зазначити, що всі розрахунки виконуються коефіцієнтами, не правдою або помилковістю.
Будь-який алгоритм, особливо один, який працює на цілих цілостях, може бути розбитий в декілька умов і переходів між ними. Операції додавання, багатозастосувань і т.д. також розкладаються в полігоритми умов і переходів. І результат оператора. Оператор не повертається. Оператор умовно-порівняє його до константи. І в результаті оператор поставить постійне значення десь. Місце проведення або складання обчислюється відносно або базової точки або попередніх кроків алгоритму.
struct t_node { int type; // 0 - це стан, 1 - результат об'єднання {_word3} {/ оператор стану t_node* джерело_get; t_value* порівняти_значення; t_node* next_if_then; t_node* next_if_else; struct {/ оператор результат t_node* dest_set; t_value* результат_value_value; }; Від гака, щось схоже. І з цих елементів будується алгоритм.
Кожна передбачувана точка обчислюється функцією. Стан прикріплюється до функції, яка перевіряє застосунок функції до цієї точки. Звичайна муфта повертається, або легка не застосовується, або результат розрахунку функції. І неперервне прогнозування потоку є ще одним випробуванням аплікації всіх функцій вже придуманих і їх розрахунку, якщо правда. І так для кожної точки.
На додаток до аплікативності є відстані. Між початковими даними і отриманими, і ця відстань відрізняється, з такою ж функцією, в залежності від стану. (І від стану до початкового або передбачуваного є однаковою дистанцією, вона буде наполягати, але введена в роз'ясненнях.)
При скупченні великої кількості функцій, кількість умов тестування застосунків цих функцій підвищиться. Але в багатьох випадках ці умови можна влаштувати у вигляді дерев, а відрізання багатьох функцій відбуватиметься пропорційно логарифмічної залежності.
Коли відбувається початкове створення і вимірювання функції, замість оператора результату, відбувається накопичення розподілу фактичних результатів. Після накопичення статистики розподіл замінюється найбільш ймовірним результатом, а функція передує умові, а також перевіряє стан для максимальної ймовірності результату.
Це пошук окремих фактів кореляції. Скупчивши багато таких синглів, ми намагаємося поєднувати їх в групи. Ми розглянемо загальний стан і загальну відстань від початкового значення до результату. Ми також перевіряємо, що в таких умовах і дистанціях, в інших випадках, коли початкове значення повторюється, не існує широкого розподілу результату. Це, в відомому частому використанні, він дуже ідентичний.
коефіцієнт ідентифікації. (Це двостороння ідентичність. Але це часто односторонні. Я переосмикаю формулу пізніше.
Кількість кожної пари XY в квадраті і додати.
Дивид: сума кількості квадрата кожного значення X плюс сума кількості квадрата Y мінус дівидимий.
Що таке, SUM(XY^2) / (SUM(X^2) + SUM(Y^2) - SUM(XY^2).
Це співвідношення 0 до 1.
І в результаті чого відбувається. Ми бачили з високочастотних фактів, які в цих умовах і дистанціях, ці факти неоднозначні. І решта рідкісних — але в цілому буде набагато частіше, ніж часті — мають таку ж помилку, як часті факти в цих умовах. Таким чином, ми можемо накопичувати прогнозну базу на ізольованих умовах.
Нехай є знання бази. Небо часто синє, а тропічно-раре-щіто десь бачив, що це сіро-борошно- малиновий. І пам'ятайте, що ми перевірили правило - це надійний. І принцип не залежить від мови, будь то китайці або відчуження. А пізніше, після розуміння правил перекладу, можна зрозуміти, що можна зібрати одну функцію з різних мов.
Далі, в результаті занурення правил, ми знайдемо, що в інших домовленостях і умовах виникає колишня ідентичність. І тепер нам не потрібно отримувати велику базу для підтвердження ідентичності, досить набрати десятки окремих фактів, і побачити, що в межах цього десятка, мапінг відбувається в тих же значеннях, як попередній функція. Що таке ж функція використовується в інших умовах. Ця властивість формує, що в описі ми можемо описати однакову властивість в різних виразах. І іноді вони просто вказані в таблицях на сторінках інтернету. Крім того, збір фактів на цю функцію може здійснюватися за кілька випадків використання.
Існує накопичення можливих різних умов і локацій щодо функцій, а також можна спробувати знайти візерунки на них. Неприпустимо, правила відбору є схожими на різні функції, що відрізняються лише деякими функціями (наприклад, словом, що визначає майно або назву в таблиці).
В цілому ми знайшли пучок однопараметрових функцій. А тепер, як при формуванні однозначних фактів в однопараметричні, нехай і тут намагаються групувати однопараметричні умови і частину дистанції. Частина, яка є загальним, є новим станом, і той, який відрізняється, є другим параметром нової функції, двопараметра, де перший параметр буде однопараметровим параметром.
Виявляється, що кожен новий параметр у мультипараметричних параметрах з однаковою лінійністю, що і утворенням окремих фактів на однопараметричну (приблизно, практично однакову). Це, знаходження N-параметричного пропорційного N. Що в квесті на багато параметрів стає практично нержавною сіткою. (Важко зрозуміти.)
Функції перетворення.
Звичайно, це чудово, коли ми надали багато відповідних прикладів, скажемо, маленькі тексти перекладу з російської на англійську мову. І ви можете спробувати знайти візерунки між ними. Але в реальності все перемішується в вхідного потоку інформації.
Ми знайшли шлях між даними. Два і три. Тепер ми бачимо, якщо ми можемо знайти спільну частину між ними. Спробуйте знайти X-P1-(P2)-P3-Y конструкції. А потім знайдіть інші подібні конструкції, з вподобанням X-P1 і P3-Y, але різні P2. А потім ми можемо зробити висновок, що ми працюємо з складною структурою, яка має залежності. Набір знайдених правил, мінус середньої частини, об'єднати групи і викликати функцію перетворення. Таким чином, формується переклад, збірка та інші складові.
Займіть лист з російською мовою, а з перекладом на незнайому мову. Без підручника дуже складно знайти розуміння правил перекладу з цих листів. Але це можливо. І про те, що ви будете робити, потрібно зробити його в алгоритм пошуку.
Коли я розумію прості функції, то я продовжую змочувати пошук перетворення, поки ескіз поєднується, і розуміння, що це також можливо.
Крім статистичного пошуку функцій можна сформувати їх з описів, шляхом перетворення функцій в правила. Приклади для початкового пошуку такої функції можна знайти рясно онлайн у підручниках — кореляції між описами та правилами, що застосовуються до прикладів у цих описах. Тобто, виходить, що алгоритм пошуку повинен однаково бачити як вихідні дані, так і правила, які застосовуються до них, тобто все повинно бути розташоване у вигляді однорідного графіка даних. З того ж принципу можна знайти правила зворотного перетворення внутрішніх правил на зовнішні описи або зовнішні програми. А також розуміння системи, яка вона знає і що вона не знає, ви можете запитати перед запитом відповіді, чи знає система відповідь - так чи ні.
Функції, які я говорю про не дуже просто один алгоритм, який ви знайдете, але вони можуть складатися з послідовності інших функцій. Наприклад, я продемонстрував вирази слів і фраз одночасно. Але щоб отримати прогноз тільки символу, потрібно застосувати функцію прийняття цього символу до цієї фрази.
Також оцінка ймовірності впливає на повторюваність одного набору в різних функціях - він формує види (і все ще думають про те, як використовувати).
І слід зазначити, що не кілька реальних наборів, не веб-сторінок, замовлених і, можливо, неперервними, або з іншими характеристиками наборів, які якось покращують розрахунки ймовірностей.
Крім безпосередньо вимірювань знайденого правила на прикладах, припустимо існування інших методів оцінювання, таких як класифікатор правила. Або, можливо, класифікатор цих класифікаторів.
Більше нагородження. Прогнозування складається з двох рівнів. Визначений рівень правил і рівень пошуку нових правил. Але пошук нових правил по суті однакова програма з власними критеріями. Я не маю сумнівів, що це може бути простіше. Для чого потрібен нульовий рівень, який буде виглядати для можливих алгоритмів пошуку у всьому їх різноманітності, які в свою чергу створять кінцеві правила. Або, можливо, це багаторівнева рецидія або фрактальна.
Назад на контрольні маркери. В результаті всіх цих аргументів про алгоритм, виходить, що через них ми попросимо цю чорну коробку, щоб продовжити послідовність і дати розрахунок на функції, визначену схожістю. Як, зробити це, як було показано раніше.
Існує ще один спосіб визначення функції в цьому механізмі, через визначення. Наприклад:
Переклад англійською мовоюtable
Відповіді на питання color of skyblue
Створити програму для TKЯ хочу штучний інтелект. . .
І багато інших випадків використання. Я не хочу думати про них до того, як алгоритм будується – ми просто відіграємо з цим іграшкам.
В цілому фінальні інструкції з виробництва ще не доступні. Є багато питань, як про алгоритм, так і про використання (і про багатоваріантність текстів). Згодом я буду далі рефінувати і деталізувати опис.
Хто буде говорити про те, що сила брюту знайти будь-який візерунок буде занадто довго. На відміну від дитини навчається говорити кілька років. Скільки варіантів можна розрахувати кілька років? Знайдені і готові правила застосовуються швидко, і для комп'ютерів набагато швидше, ніж людина. Але пошук нових і є довгий час, але чи буде комп'ютер довше, ніж людина, ми не знаємо, поки не зробимо такого алгоритму. Також, зауважити, що бросильство чудово паралізується, і є мільйони ентузіастів, які перетворяться на свої домашні комп'ютери для цієї мети. І виходить, що ці кілька років ще можна розділити на мільйон. На відміну від подібного процесу у людини будуть розглянуті правила, що описані іншими комп'ютерами.
Іноземці сперечають, що мозок має мільярди паралельних клітин. Тоді питання, як ці мільярди, які використовуються при спробі дізнатися іноземну мову без підручника? Людина буде сидіти на друкованих платах протягом тривалого часу і писати кореляційні слова. У той же час, один комп'ютер буде робити його в пачці на розщепі другий.
І аналіз зображень – перемістіть десятки більярдних кульок і підрахуйте, скільки зіткнень буде. І два десятки або три... І що близько мільярдів клітин? В цілому, швидкість мозку і багатопаралельність є дуже суперечливим питанням.
Альтернативним напрямком впровадження прогнозування є використання рекурентних нейромереж (сей, мережа Елман). У цьому напрямку не потрібно думати про характер прогнозування, але є безліч труднощів і нюансів. Але якщо цей напрямок виконується, то решта використання залишається однаковим.
Коли я збираюся знову спробувати програму, я перейде в більш детальну інформацію про алгоритм. Якщо хтось цікавиться обговоренням цього напрямку, або може бути спільна реалізація, ви можете писати особисто або поштою.
І PS: Не запитайте мене, що я копчений. Ви маєте можливість придбати свій власний альтернативу.
Джерело: geektimes.ru/post/247572/
