Показаны записи 5611 - 5620 из 30957
</>
![[pic]](http://i.ytimg.com/vi/7qKqKYTKcRg/maxresdefault.jpg)
Обучение (N) "Мы все учились понемногу, чему нибудь и как нибудь."
metanymous в Metapractice (оригинал в ЖЖ)
обучение - metanymous в metanymous
https://blogs.yandex.ru/search.xml?text=%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5&ft=blog%2Ccomments%2Cmicro&server=livejournal.com&author=metanymous&journal=metanymous&holdres=mark
обучение - openmeta
https://blogs.yandex.ru/search.xml?text=%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5&ft=blog%2Ccomments%2Cmicro&server=livejournal.com&journal=openmeta&holdres=mark
обучение - metanymous в metapractice
https://blogs.yandex.ru/search.xml?text=%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5&ft=blog%2Ccomments%2Cmicro&server=livejournal.com&author=metanymous&journal=metapractice&holdres=mark
Основное на этом уровне -- собрать достаточно данных для обучения и понять, как учить. Ибо прикладной уровень занимался своими пользователями и данными предметной области и не знал, что вместо программирования вдруг нужно будет учить программы на специально подготовленных данных -- и хрен обучения оказывается в целом не слаще редьки программирования. Хотя да, результаты могут впечатлять больше.
...
2. Когнитивная архитектура
Укрепляется подход, основывающийся на хитрой обвязке алгоритмов глубокого обучения (а не на логики экспертных систем, в том числе и нечёткой логики, логики высоких порядков на мультиграфах, фреймовых вычислений, онтологий и семантических сетей, решениях традиционных задач планирования и прочих подходов "классического AI 80-х" -- т.е. упор делается не на хитро программируемый и настраиваемый "решатель", solver, а на более-менее автоматическое "обучение").
В принципе, лучшие теоретические достижения мелкого обучения сейчас стремительно обогощают deep learning -- то, что связано со сменой парадигмы солверов и пруверов на "обучение" берётся, отдельные алгоритмы тоже берутся как основа "слоя", но в новую глубокую жизнь прорывается отнюдь не всё (чуть-чуть я об этом писал в "машинное обучение и трудные вопросы к инженерии и науке" -- http://ailev.livejournal.com/1207563.html и там же см. комментарии по поводу "гибридного вывода", ибо обучение обучением, а эффективный логический вывод лучше делать прямо на логических гейтах и в архитектуре фон Неймана, нежели эмулировать логический вывод в нейронной сетке. Не удивлюсь, если лет через десять будет уже не "нейронный ускоритель для фон-неймонавского компьютера", а "фон-неймановский ускоритель для нейроморфного компьютера").
Тренд сегодняшнего момента: повышение универсальности предлагаемых алгоритмов -- декларируется, что один и тот же алгоритм должен сработать на самых разных данных, в самых разных задачах при общей сдержанности риторики в части "похожести на человека", "самообучаемости", "возможностей саморазвития", "сознания" и т.д.. Да, как в старые добрые времена, когда появлялись шапкозакидательные имена алгоритмов типа General Problem Solver (GPS, 1959 год,
https://en.wikipedia.org/wiki/General_Problem_Solver
Почему я выделил слой когнитивной архитектуры отдельно, а обучающиеся алгоритмы отдельно? Потому как хороший обучающийся алгоритм просто используется когнитивной архитектурой (он часть когнитивной системы), а архитектура может использовать несколько обучающихся алгоритмов и варьировать обучение с учителем и без учителя, подстройки своих гиперпараметров. Вспоминаем тут Грегори Бейтсона с его вниманием к эпистемологии и уровнями обучения
-- и пытаемся понять, как от онтологических/логических уровней классификации перейти к эпистемологическим уровням обучения http://core.ac.uk/download/pdf/101767.pdf
-- Learning IV `…would be change in Learning III, but probably does not occur in any adult living organism on this earth.’
-- Learning III …is change in the process of Learning II, e.g. a corrective change in the system of sets of alternatives from which choice is made.
-- Learning II …is change in the process of Learning I, e.g. a corrective change in the set of alternatives from which choice is made, or it is a change in how the sequence of experience is punctuated.
-- Learning I …is change in specificity of response by correction of errors of choice within a set of alternatives.
--Learning 0 …is characterised by specificity of response, which – right or wrong - is not subject to correction.
Именно на этом уровне можно рассматривать всё, что связано с возможностью обучать алгоритмы, а не программировать их вручную или генерировать к ним код. Именно тут вопросы embodied intelligence, именно на этом уровне можно рассматривать обучение без учителя, на этом уровне обсуждается организация рефлексии (например, используя теории схемы внимания http://ailev.livejournal.com/1193568.html
3. Обучающиеся алгоритмы
...
http://ailev.livejournal.com/1210678.html
https://blogs.yandex.ru/search.xml?text=%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5&ft=blog%2Ccomments%2Cmicro&server=livejournal.com&author=metanymous&journal=metanymous&holdres=mark
обучение - openmeta
https://blogs.yandex.ru/search.xml?text=%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5&ft=blog%2Ccomments%2Cmicro&server=livejournal.com&journal=openmeta&holdres=mark
обучение - metanymous в metapractice
https://blogs.yandex.ru/search.xml?text=%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5&ft=blog%2Ccomments%2Cmicro&server=livejournal.com&author=metanymous&journal=metapractice&holdres=mark
Основное на этом уровне -- собрать достаточно данных для обучения и понять, как учить. Ибо прикладной уровень занимался своими пользователями и данными предметной области и не знал, что вместо программирования вдруг нужно будет учить программы на специально подготовленных данных -- и хрен обучения оказывается в целом не слаще редьки программирования. Хотя да, результаты могут впечатлять больше.
...
2. Когнитивная архитектура
Укрепляется подход, основывающийся на хитрой обвязке алгоритмов глубокого обучения (а не на логики экспертных систем, в том числе и нечёткой логики, логики высоких порядков на мультиграфах, фреймовых вычислений, онтологий и семантических сетей, решениях традиционных задач планирования и прочих подходов "классического AI 80-х" -- т.е. упор делается не на хитро программируемый и настраиваемый "решатель", solver, а на более-менее автоматическое "обучение").
В принципе, лучшие теоретические достижения мелкого обучения сейчас стремительно обогощают deep learning -- то, что связано со сменой парадигмы солверов и пруверов на "обучение" берётся, отдельные алгоритмы тоже берутся как основа "слоя", но в новую глубокую жизнь прорывается отнюдь не всё (чуть-чуть я об этом писал в "машинное обучение и трудные вопросы к инженерии и науке" -- http://ailev.livejournal.com/1207563.html и там же см. комментарии по поводу "гибридного вывода", ибо обучение обучением, а эффективный логический вывод лучше делать прямо на логических гейтах и в архитектуре фон Неймана, нежели эмулировать логический вывод в нейронной сетке. Не удивлюсь, если лет через десять будет уже не "нейронный ускоритель для фон-неймонавского компьютера", а "фон-неймановский ускоритель для нейроморфного компьютера").
Тренд сегодняшнего момента: повышение универсальности предлагаемых алгоритмов -- декларируется, что один и тот же алгоритм должен сработать на самых разных данных, в самых разных задачах при общей сдержанности риторики в части "похожести на человека", "самообучаемости", "возможностей саморазвития", "сознания" и т.д.. Да, как в старые добрые времена, когда появлялись шапкозакидательные имена алгоритмов типа General Problem Solver (GPS, 1959 год,
https://en.wikipedia.org/wiki/General_Problem_Solver
Почему я выделил слой когнитивной архитектуры отдельно, а обучающиеся алгоритмы отдельно? Потому как хороший обучающийся алгоритм просто используется когнитивной архитектурой (он часть когнитивной системы), а архитектура может использовать несколько обучающихся алгоритмов и варьировать обучение с учителем и без учителя, подстройки своих гиперпараметров. Вспоминаем тут Грегори Бейтсона с его вниманием к эпистемологии и уровнями обучения
-- и пытаемся понять, как от онтологических/логических уровней классификации перейти к эпистемологическим уровням обучения http://core.ac.uk/download/pdf/101767.pdf
-- Learning IV `…would be change in Learning III, but probably does not occur in any adult living organism on this earth.’
-- Learning III …is change in the process of Learning II, e.g. a corrective change in the system of sets of alternatives from which choice is made.
-- Learning II …is change in the process of Learning I, e.g. a corrective change in the set of alternatives from which choice is made, or it is a change in how the sequence of experience is punctuated.
-- Learning I …is change in specificity of response by correction of errors of choice within a set of alternatives.
--Learning 0 …is characterised by specificity of response, which – right or wrong - is not subject to correction.
Именно на этом уровне можно рассматривать всё, что связано с возможностью обучать алгоритмы, а не программировать их вручную или генерировать к ним код. Именно тут вопросы embodied intelligence, именно на этом уровне можно рассматривать обучение без учителя, на этом уровне обсуждается организация рефлексии (например, используя теории схемы внимания http://ailev.livejournal.com/1193568.html
3. Обучающиеся алгоритмы
...
http://ailev.livejournal.com/1210678.html
</>
![[pic]](http://cs4.pikabu.ru/images/previews_comm/2015-08_6/1440573249122010913.jpg)
Революция кликера (20) Оперантное формирование стимулировало Обучение (N?)
metanymous в Metapractice (оригинал в ЖЖ)
http://metapractice.livejournal.com/463647.html
Оригинал взят у greenrainstorm в Сообразительные дельфины
Оригинал взят у greenrainstorm в Сообразительные дельфины
В Институте исследований морских млекопитающих (Миссисипи) ученые научили дельфинов обменивать на рыбу любой мусор, попавший в бассейн. Так животные помогали поддерживать бассейн в чистоте. Дельфин Келли стала использовать эту систему в собственных целях. Поняв, что за любую бумажку, вне зависимости от ее размера, она получает одинаковое количество рыбы, она начала прятать бумагу под скалой и отрывать от нее небольшие кусочки в обмен на рыбу.
На этом Келли не остановилась. Как-то раз она поймала чайку, залетевшую в бассейн, и получила за нее много рыбы — чайка была большая. Тогда Келли перестала сразу съедать всю рыбу и начала делать запасы, которыми приманивала новых чаек. А потом научила этому трюку остальных дельфинов, и все они тоже начали охотиться на чаек.
http://www.adme.ru/zhizn-zhivotnye/vsego-odno-dokazatelstvo-dyavolskoj-soobrazitelnosti-delfinov-1028360/?vksrc=vksrc1028360
http://www.theguardian.com/science/2003/jul/03/research.science
На этом Келли не остановилась. Как-то раз она поймала чайку, залетевшую в бассейн, и получила за нее много рыбы — чайка была большая. Тогда Келли перестала сразу съедать всю рыбу и начала делать запасы, которыми приманивала новых чаек. А потом научила этому трюку остальных дельфинов, и все они тоже начали охотиться на чаек.
http://www.adme.ru/zhizn-zhivotnye/vsego-odno-dokazatelstvo-dyavolskoj-soobrazitelnosti-delfinov-1028360/?vksrc=vksrc1028360
http://www.theguardian.com/science/2003/jul/03/research.science
Солнечное излучение в различных частях спектра + Земной геомагнетизм.
--добавить калибровки на явлениях живой природы
--Мне приходят в голову только явления, свершения которых нужно достаточно долго ждать, типа будет ли сегодня дождь и т.п.
Ну, если найти сайт по динамике природных явлений, показываемых в малом масштабе, то ты можешь делать хоть ежечасовой прогноз/калибровку.
Например, с ручным ежеминутным обновлением обновлением:
http://www.tesis.lebedev.ru/sun_flares.html
С авто ежеминутным обновлением:
http://sdowww.lmsal.com/suntoday/
Животных вокруг очень мало, изредка вижу кошек и собак.
Птицы - голуби.
Приведите, пожалуйста, несколько примеров калибровок на живой природе.
Облака в небе.
На явлениях не живой природы. Это мало понятно. Также прошу привести несколько примеров
А погода и есть явления неживой природы.
--Мне приходят в голову только явления, свершения которых нужно достаточно долго ждать, типа будет ли сегодня дождь и т.п.
Ну, если найти сайт по динамике природных явлений, показываемых в малом масштабе, то ты можешь делать хоть ежечасовой прогноз/калибровку.
Например, с ручным ежеминутным обновлением обновлением:
http://www.tesis.lebedev.ru/sun_flares.html
С авто ежеминутным обновлением:
http://sdowww.lmsal.com/suntoday/
Животных вокруг очень мало, изредка вижу кошек и собак.
Птицы - голуби.
Приведите, пожалуйста, несколько примеров калибровок на живой природе.
Облака в небе.
На явлениях не живой природы. Это мало понятно. Также прошу привести несколько примеров
А погода и есть явления неживой природы.
Ваши калибровки интересные и достаточно однородные.
Пришло время вводить большее разнообразие, например, добавить калибровки на явлениях живой природы, но не связанных с человеком. На явлениях не живой природы.
Пришло время вводить большее разнообразие, например, добавить калибровки на явлениях живой природы, но не связанных с человеком. На явлениях не живой природы.
Возражений нет. Спасибо, что помогли разобраться.
Да всегда пожалуйста.
За 2,5 месяца успела образоваться привычка ставить якоря как левша, буду переделывать.
Вам как настоящему/действующему амбидекстру это даже будет на пользу.
Ожидать ли мне каких-то резких изменений в удачливости в связи с изменением варианта калибровки? :)
Вы калибруете удачливость 2,5 месяца?
Приведите пожалуйста, три типовых примера того, что вы калибруете?
Да всегда пожалуйста.
За 2,5 месяца успела образоваться привычка ставить якоря как левша, буду переделывать.
Вам как настоящему/действующему амбидекстру это даже будет на пользу.
Ожидать ли мне каких-то резких изменений в удачливости в связи с изменением варианта калибровки? :)
Вы калибруете удачливость 2,5 месяца?
Приведите пожалуйста, три типовых примера того, что вы калибруете?
Понял.
Вывод: вам надо реализовать праворукий вариант использования якорей при калибровках удачливости.
Аргументы:
(1) вы не чистый левша.
(2) Вам нравится предсказание.
(3) По ВД вы правша.
Обычно, если человек не чистый левша по ручным пробам и пробам КГД, то ему лучше калиброваться по праворукому варианту использования якорей.
Есть ли у вас возражения по сделанному предложению?
Вывод: вам надо реализовать праворукий вариант использования якорей при калибровках удачливости.
Аргументы:
(1) вы не чистый левша.
(2) Вам нравится предсказание.
(3) По ВД вы правша.
Обычно, если человек не чистый левша по ручным пробам и пробам КГД, то ему лучше калиброваться по праворукому варианту использования якорей.
Есть ли у вас возражения по сделанному предложению?
</>
Какие частные варианты предугадывания тебе нравятся?
metanymous в посте Metapractice (оригинал в ЖЖ)
--Этот синестезийный КГД и он одновременно указывает, что ты амбидекстр. Т.е. у тебя отношения левого -правого имеют сложную перепутанную природу.
--Исходя из этого и учитывая, что по моторным пробам моя ведущая рука - левая, мне при калибровке угадываний при прогнозе ставить якорь пальцами правой руки?
--Напомни мне, пожалуйста, свои ориентации по КГД: -слуху -по кинестетике -по ВД
Внутренний диалог - влево и вниз, т.е. как у правши.
ВД - правша.
Несколько раз себя подловил за длительными ВД и откалибровал
Хорошо.
Аудиальное воспоминание - у меня одновременно со звуком появлялось и изображение. Взгляд по центру
Амбидекстр.
и временами вправо
Левша.
Кинестетика - кинестетика, как и звук, возникают из вспоминаемого изображения. Взгляд вправо.
Правша.
Ладно. А теперь, еще серия вопросов. Общее предугадывание состоит из компонентов:
--предвидения - осуществляется в зрительной сфере
--предчувствия - в кинестетике
--предсказания - во внутреннем диалоге
...какие их указанных частных вариантов общего предугадывания тебе больше нравятся?
--Исходя из этого и учитывая, что по моторным пробам моя ведущая рука - левая, мне при калибровке угадываний при прогнозе ставить якорь пальцами правой руки?
--Напомни мне, пожалуйста, свои ориентации по КГД: -слуху -по кинестетике -по ВД
Внутренний диалог - влево и вниз, т.е. как у правши.
ВД - правша.
Несколько раз себя подловил за длительными ВД и откалибровал
Хорошо.
Аудиальное воспоминание - у меня одновременно со звуком появлялось и изображение. Взгляд по центру
Амбидекстр.
и временами вправо
Левша.
Кинестетика - кинестетика, как и звук, возникают из вспоминаемого изображения. Взгляд вправо.
Правша.
Ладно. А теперь, еще серия вопросов. Общее предугадывание состоит из компонентов:
--предвидения - осуществляется в зрительной сфере
--предчувствия - в кинестетике
--предсказания - во внутреннем диалоге
...какие их указанных частных вариантов общего предугадывания тебе больше нравятся?
Это всё вы меня загипнотизировали сто лет назад одной фразой/вопросом! :) Мол, как определить наличие/работоспособность раппорта с встречно движущимся человеком за пару мгновений, когда нет времени на привычные тесты следования-ведения. Вот подсознание и даёт мне некие проекционные критерии возникновения такого раппорта.
Моя инструкция была первой в ряду других инструкций:
--развивать сенсорику
--развивать перекрёстный раппорт
...как-то так.
Вместо того, чтобы находить прямые сенсорные ключи :)
Через сто лет даём второе столетнее гипнотическое внушение: развивай перекрёстный раппорт!
Моя инструкция была первой в ряду других инструкций:
--развивать сенсорику
--развивать перекрёстный раппорт
...как-то так.
Вместо того, чтобы находить прямые сенсорные ключи :)
Через сто лет даём второе столетнее гипнотическое внушение: развивай перекрёстный раппорт!
</>
Отзеркаливание - раппорт - дежавю - проекционное узнава
metanymous в посте Metapractice (оригинал в ЖЖ)
–Хотя частенько возникают буквально целые дни, когда я в окружающих узнаю тех или иных знакомых (являющихся ассоциациями на определённую тему, на которую накануне много думал).
–Ха! Вот эта шутка!
--Ага. Прямо на границе ложного опознания или даже за ней. То есть только с помощью рефлексии я понимаю, что вряд ли мне тот самый знакомый встретился (после 2-10 предыдущих ложных опознаний в тот же день, тем более) :)
Ааа, тогда картина несколько иная:
--за счёт неконтролируемого отзеркаливания ты вызываешь у самого себя эффект быстрого встречного раппорта
--раппорт включает ощущение дежавю при взгляде на незнакомого человека - глубинное ощущение что ты его реально знаешь
--но, ощущение дежавю требует разрядки типа рационального для твоего сознания объяснения откуда взялось это ощущение
--одним из простых средств разрядки раппортного дежавю будет ложное узнавание. естественно, с проекцией на хорошо известных тебе людей
...Отзеркаливание - раппорт - дежавю - проекционное узнавание.
–Ха! Вот эта шутка!
--Ага. Прямо на границе ложного опознания или даже за ней. То есть только с помощью рефлексии я понимаю, что вряд ли мне тот самый знакомый встретился (после 2-10 предыдущих ложных опознаний в тот же день, тем более) :)
Ааа, тогда картина несколько иная:
--за счёт неконтролируемого отзеркаливания ты вызываешь у самого себя эффект быстрого встречного раппорта
--раппорт включает ощущение дежавю при взгляде на незнакомого человека - глубинное ощущение что ты его реально знаешь
--но, ощущение дежавю требует разрядки типа рационального для твоего сознания объяснения откуда взялось это ощущение
--одним из простых средств разрядки раппортного дежавю будет ложное узнавание. естественно, с проекцией на хорошо известных тебе людей
...Отзеркаливание - раппорт - дежавю - проекционное узнавание.
Дочитали до конца.