Модераторы: Се ля ви, Nastya, neutrino

Поиск:

Ответ в темуСоздание новой темы Создание опроса
> Об интеллекте, что же такое наш мозг? 
:(
    Опции темы
Freyzer
Дата 3.1.2013, 02:42 (ссылка) | (нет голосов) Загрузка ... Загрузка ... Быстрая цитата Цитата


обаятельный нахал
**


Профиль
Группа: Участник
Сообщений: 277
Регистрация: 12.12.2009
Где: на Марсе

Репутация: нет
Всего: 1



Цитата(prometey @ 16.12.2012,  22:15)
Биологический механизм, обеспечивающий сбор и обработку информации, с целью управления сообществом различных взаимосвязанных биологических систем, именуемых организмом.
А вот как он это делает - до сих пор доподлинно не известно. Так как необходимы дополнительные исследования, так как мы обладаем отрывочными знаниями в этой области.

А вот как он это делает - до сих пор доподлинно не известно.

Вот с этим совершенно согласен. 


--------------------
Advocatus Dei smile. Advocatus Diaboli smileAjo!   
PM MAIL   Вверх
Энгельс
Дата 6.4.2013, 16:25 (ссылка) | (нет голосов) Загрузка ... Загрузка ... Быстрая цитата Цитата


Новичок



Профиль
Группа: Участник
Сообщений: 0
Регистрация: 6.4.2013

Репутация: нет
Всего: нет



Если использовать веретеночные нейронные сети не просто соединяя колонки по диагонали а разделив их по парам то тогда такая пара колонок будет соответствовать возможностям самой маленькой одной колонки в структурах мозга животных. 
Теперь к этой структуре колонок разделенных на пары нужна связь с другими парами колонок и ее создаем через обратные связи причем обратные связи пускаем только одну из колонок от сеседней пары. Свободная колонка из пары является входом разбивающим информацию на пиксели. 
Теперь нам нужна симметрия как и любой структуре подражающей мозгу. Также разбиваем сеть на пары колонок и пускаем их навстречу первой сети. Эта встречная сеть выполняет туже роль что и симметрия в природе. В конечном результате нам нужна память которая бы запоминала полученную информацию в точке встречи симметрий. Эту роль может выполнять оперативная память процессора которая должна снимать и расшифровывать полученную информацию. При этом диагонали связей в парах колонок должны быть из мемристоров с меньшим сопротивлением для того чтобы сеть не разгонялась а была функциональной. 
Вот вам и получается процессор гибридный из нейронных сетей и транзисторов со встроенной еще и кэш память как посредником между мемристорными сетями и процессором.
Теперь подробнее о симметрии. Если временно добавить в пару еще одну колонку то тогда при нечетной архитектуре можно менять функциональность анализа. Если третья колонка без обратных связей то это добавляет функций в запоминании а если с обратными связями то это добавляет функциональность анализа.
Архитектура симметрии дает возможность не только в более быстром и адекватности решения задачи но и дополнительные возможно в наделении процессора искусственным интеллектом если задать процессору алгоритм самостоятельно менять переключение от четной к нечетной архитектуре в одной из симметричных сторон сети.
Такое переключение будет менять скорость обработки сигнала что в корне меняет выходной сигнал с мемристоров с двумя плавающими затворами. Обработка сигнала должна последовательна быть проведена в трех режимах тоесть в режиме с четным числом колонок в двух режимах с нечетным числом колонок как минимум но можно и в больших вариациях режимов. Выходные данные анализируются алгоритмом и при получении положительного результата режим увязывается с результатом. Теперь осталось за малым а именно дать возможность процессору быть самостоятельным тоесть дать ему цель и возможность самостоятельно управлять режимами переключения колонок.


user posted image



Это сообщение отредактировал(а) Энгельс - 6.4.2013, 20:09
PM MAIL   Вверх
esperanto
Дата 17.4.2013, 10:40 (ссылка) | (нет голосов) Загрузка ... Загрузка ... Быстрая цитата Цитата


Бывалый
*


Профиль
Группа: Участник
Сообщений: 194
Регистрация: 31.5.2003

Репутация: 1
Всего: 4



Цитата(Энгельс @ 6.4.2013,  16:25)
Если использовать веретеночные нейронные сети не просто соединяя колонки по диагонали а разделив их по парам то тогда такая пара колонок будет соответствовать возможностям самой маленькой одной колонки в структурах мозга животных. 

Разумеется не будет. 
--------------------
B.Sc ->M.Sc.->Microsoft SDE-> (Ph.D. student + Intel SDE + psyсhology B.A) - > Skype SDET
PM MAIL   Вверх
Freyzer
Дата 20.4.2013, 04:56 (ссылка) | (нет голосов) Загрузка ... Загрузка ... Быстрая цитата Цитата


обаятельный нахал
**


Профиль
Группа: Участник
Сообщений: 277
Регистрация: 12.12.2009
Где: на Марсе

Репутация: нет
Всего: 1



Цитата(Энгельс @ 6.4.2013,  16:25)
Если использовать веретеночные нейронные сети не просто соединяя колонки по диагонали а разделив их по парам то тогда такая пара колонок будет соответствовать возможностям самой маленькой одной колонки в структурах мозга животных. 
Теперь к этой структуре колонок разделенных на пары нужна связь с другими парами колонок и ее создаем через обратные связи причем обратные связи пускаем только одну из колонок от сеседней пары. Свободная колонка из пары является входом разбивающим информацию на пиксели. 
Теперь нам нужна симметрия как и любой структуре подражающей мозгу. Также разбиваем сеть на пары колонок и пускаем их навстречу первой сети. Эта встречная сеть выполняет туже роль что и симметрия в природе. В конечном результате нам нужна память которая бы запоминала полученную информацию в точке встречи симметрий. Эту роль может выполнять оперативная память процессора которая должна снимать и расшифровывать полученную информацию. При этом диагонали связей в парах колонок должны быть из мемристоров с меньшим сопротивлением для того чтобы сеть не разгонялась а была функциональной. 
Вот вам и получается процессор гибридный из нейронных сетей и транзисторов со встроенной еще и кэш память как посредником между мемристорными сетями и процессором.
Теперь подробнее о симметрии. Если временно добавить в пару еще одну колонку то тогда при нечетной архитектуре можно менять функциональность анализа. Если третья колонка без обратных связей то это добавляет функций в запоминании а если с обратными связями то это добавляет функциональность анализа.
Архитектура симметрии дает возможность не только в более быстром и адекватности решения задачи но и дополнительные возможно в наделении процессора искусственным интеллектом если задать процессору алгоритм самостоятельно менять переключение от четной к нечетной архитектуре в одной из симметричных сторон сети.
Такое переключение будет менять скорость обработки сигнала что в корне меняет выходной сигнал с мемристоров с двумя плавающими затворами. Обработка сигнала должна последовательна быть проведена в трех режимах тоесть в режиме с четным числом колонок в двух режимах с нечетным числом колонок как минимум но можно и в больших вариациях режимов. Выходные данные анализируются алгоритмом и при получении положительного результата режим увязывается с результатом. Теперь осталось за малым а именно дать возможность процессору быть самостоятельным тоесть дать ему цель и возможность самостоятельно управлять режимами переключения колонок.


user posted image

Идиотизм, еще в 1996 году русскими физиками был предложен вариант программного разделения задачь, для этого процессор разбивается на несколько частей, каждая из которых занимается потоком своих задачь. Компания Мелкософт подхватила эту идею, передала Интел. В итоге вывела свое оборудование на пик продаж, оставив МакОС в том, что сзади.


--------------------
Advocatus Dei smile. Advocatus Diaboli smileAjo!   
PM MAIL   Вверх
Ответ в темуСоздание новой темы Создание опроса
Правила форума "Наука и Мир"
Smartov
Nastya

При составлении постов старайтесь соблюдать орфографию и грамматику русского языка.

Спасибо.



С уважением, Smartov, Nastya.

 
1 Пользователей читают эту тему (1 Гостей и 0 Скрытых Пользователей)
0 Пользователей:
« Предыдущая тема | Наука и Мир | Следующая тема »


 




[ Время генерации скрипта: 0.0864 ]   [ Использовано запросов: 21 ]   [ GZIP включён ]


Реклама на сайте     Информационное спонсорство

 
По вопросам размещения рекламы пишите на vladimir(sobaka)vingrad.ru
Отказ от ответственности     Powered by Invision Power Board(R) 1.3 © 2003  IPS, Inc.