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Re: 人工知能が熱い

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like-mj

なし Re: 人工知能が熱い

msg# 1.1.1
depth:
2
前の投稿 - 次の投稿 | 親投稿 - 子投稿なし | 投稿日時 2017/5/21 14:35 | 最終変更
like-mj  一人前   投稿数: 768
人工知能を調べている途中で
それとは、直接関係しないのですが

記憶の保持機構に関係する重要な原理...
Flip_Flop機構というものに出会った
http://d.hatena.ne.jp/rikunora/20080526/p1
つまり、2種類の論理gateが並列に
互いに帰還する形でつながると、記憶という
新たな階層構造の意味要素が成立する

それぞれの論理gate自身は、ただ情報を
加工して一方向に流すだけなのに
記憶という、流れを形にとどめるモノが
生成できるのだ

この原理は、生命のような動的構造で
ありながら、そこに情報を形として対象化
している存在を覆っている
脂質二重膜に、様々な分子の論理gateが
存在するという、ごく当たり前に知られた
構造に、情報を対象化する意味が
伏線されていることを考えなくては
ならない事を意味している

Deep LarningをDIGITS Platformで
強化学習させてみるのも面白いが
以前、このフォーラムで話題になった
Fourier変換というものが...
双対関係にある2つのparameterが描く
構造情報を結び付ける関係性に内在する
数学的に重要な構造不変性のようなモノが
conbolution(畳み込み)という積分演算が
2つの関数になされた形のものを
Fourier変換すると、それぞれの関数を
Fourier変換したモノのふつうの積になり

2つの関数をふつうの積で掛けたものを
Fourier変換すると、それぞれの関数を
Fourier変換したモノのconvolutionになる

という意味深な性質がある訳ですが

このconvolutionという性質を
構造的に設計した形が、Deep Larningの
階層構造の学習の仕組みに関係しているらしい
如何にも、もっともらしい事だが

すべてが可逆な論理回路から
記憶の固定は起こりうるし
上位階層のカテゴリの生成も起こりうる
という事だ
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