История изменений

Нейронные сети — это сеть из нейронов. Где там нейроны и где там сеть? Вместо сложнейших нейронов — функция активации, а вместо сети — редукция к однослойному блинчику. Это же карго культ. Тумба-юмбы лепят исскуственных кулибиных из говна и палок.

Условно функция Ф — это отображение множества А на множество Б, когда элементам множества А ставится в соответствие элемент из множества Б по какому-то алгоритму. Ф(а) = б, т.е. множество пар соответствий и есть функция {{a1,б1},{a2,б2},...{аn,бn}} = Ф. Условно дал функции картинки с котиками, она тебе выдала текстом слово «кит». Подал собачек, выдала «цуцык». И вот все эти всевозможные комбинации и составляют функцию.

Изначально люди придумывали функции мозгами аналитически. Сел, репу почесал, в носу поковырялся и придумал какую-то функцию. Аналитическая в нашем контексте — это значит универсальная запись в виде формулы для всех входных значений, т.е. симметричность записи над множеством всех значений. Из аналитической записи можно(в теории) вычислить все вот те пары соответствия выше. Таблицы истинности логических элементов видел? Так у каждой есть своя аналитическая запись в дискретной математике.

Но когда нужно придумать сложную функцию, аналитическая запись может быть настолько сложной, что никакому человеку ее написать не под силу(если это вообще возможно). Тут то и пригождается т.н. нейронные сети, которые «отстраивают» функцию по ее заранее известным парам соответствия. Т.е. такой себе математический реверс инжиниринг. По извесным парам вычисляются мнемоники сопоставления и экстраполируется на еще неизвестные пары. Для каких-то функций это работает хорошо, для каких-то это вообще не работает.

Там еще есть «нюансы» по вычислимостям и невычислимостям целых классов функций. Но это уже другая история(с)

Нейронные сети — это сеть из нейронов. Где там нейроны и где там сеть? Вместо сложнейших нейронов — функция активации, а вместо сети — редукция к однослойному блинчику. Это же карго культ. Тумба-юмбы лепят исскуственных кулибиных из говна и палок.

Условно функция Ф — это отображение множества А на множество Б, когда элементам множества А ставится в соответствие элемент из множества Б по какому-то алгоритму. Ф(а) = б, т.е. множество пар соответствий и есть функция {{a1,б1},{a2,б2},...{аn,бn}} = Ф. Условно дал функции картинки с котиками, она тебе выдала текстом слово «кит». Подал собачек, выдала «цуцык». И вот все эти всевозможные комбинации и составляют функцию.

Изначально люди придумывали функции мозгами аналитически. Сел, репу почесал, в носу поковырялся и придумал какую-то функцию. Аналитическая в нашем контексте — это значит универсальная запись в виде формулы для всех входных значений, т.е. симметричность записи над множеством всех значений. Из аналитической записи можно(в теории) вычислить все вот те пары соответствия выше. Таблицы истинности логических элементов видел? Так у каждой есть своя аналитическая запись в дискретной математике.

Но когда нужно придумать сложную функцию, аналитическая запись может быть настолько сложной, что никакому человеку ее написать не под силу(если это вообще возможно). Тут то и пригождается т.н. нейронные сети, которые «отстраивают» функцию по ее заранее известным парам соответствия. Т.е. такой себе математический реверс инжиниринг. По извесным парам вычисляется мнемоники сопоставления и экстраполируется на еще неизвестные пары. Для каких-то функций это работает хорошо, для каких-то это вообще не работает.

Там еще есть «нюансы» по вычислимостям и невычислимостям целых классов функций. Но это уже другая история(с)