立体神经网络模拟连续不完备系统
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
立体神经网络模拟连续不完备系统
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
按照哥德爾的不完備定理,一個連續(xù)的系統(tǒng)就不可能是完備的。就是說這個系統(tǒng)中一定有什么地方是真但不可被證明。而人腦是連續(xù)而不完備的,我們造出的機器比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是完備的,所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不會有人的智能,無論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于多大的數(shù)據(jù)都是對過去經(jīng)驗的總結(jié),比如alpha go雖然圍棋很厲害,但應(yīng)該不會下著下著突然停下來思考下人生。
?利用立體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行建模。為了便于觀察只畫出了公共權(quán)重連接。
這里構(gòu)建了一個大的模型這個模型的輸入信號是也許是來源于DNA的原始的生物信號,輸出是一個無理數(shù)的某一位, 表示成f(原始生物信號)=無理數(shù)。 同時這個大的模型里面有兩個小的模型輸入分別是聽覺和視覺,輸出分別是聲音和圖像。 表示為模型f(聽覺)=聲音,模型f(視覺)=圖像。
因為在沒有計算出來之前是不可能知道一個無理數(shù)的下一位到底是什么的,當(dāng)然如果只有1為那只有10種可能,但只要位數(shù)足夠多比如π的1百萬位后面的1千萬位的集合,因為π是無理數(shù)所以π是否包含了所有的數(shù)字組合的答案是可能有和可能沒有同時存在,也就是無法被證明。
在模型f(原始生物信號)=無理數(shù)經(jīng)過多次迭代穩(wěn)定后,會在模型f(聽覺)=聲音中產(chǎn)生公共權(quán)重OQ,OL,NQ,NL。同樣在模型f(視覺)=畫面也產(chǎn)生公共權(quán)重。
利用上一篇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與條件反射原理,當(dāng)只有聽覺信號輸入的時候引起公共權(quán)重連接的飽和電信號負載,導(dǎo)致屬于f(原始生物信號)=無理數(shù)的神經(jīng)元Q,L被激活,使模型f(原始生物信號)=無理數(shù)被部分啟動。所以人在聽課的時候為什么會開小差的一種可能原理解釋是,這是聽覺引發(fā)某個無理數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的條件反射。同樣我們有時候在一個安靜的房間里呆著確好像可以聽到聲音,也許這是某個無理數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引發(fā)的聽覺系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的條件反射。
將模型f(原始生物信號)=無理數(shù)和模型f(聽覺)=聲音的權(quán)重的交集定義為集合crossNQ
將模型f(原始生物信號)=無理數(shù)和模型f(視覺)=圖像的權(quán)重的交集定義為集合crossDE
則這個模型可用方程表示為
f(原始生物信號)=無理數(shù)
f(聽覺)=聲音
f(視覺)=圖像
crossNQ ≠? ? ? ,?crossDE?≠? ? ?(兩個集合不為空)
如果不完備性就是不可證明,那么是否有可能在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入不可證明的因素來模擬不完備性。
?
?利用立體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行建模。為了便于觀察只畫出了公共權(quán)重連接。
這里構(gòu)建了一個大的模型這個模型的輸入信號是也許是來源于DNA的原始的生物信號,輸出是一個無理數(shù)的某一位, 表示成f(原始生物信號)=無理數(shù)。 同時這個大的模型里面有兩個小的模型輸入分別是聽覺和視覺,輸出分別是聲音和圖像。 表示為模型f(聽覺)=聲音,模型f(視覺)=圖像。
因為在沒有計算出來之前是不可能知道一個無理數(shù)的下一位到底是什么的,當(dāng)然如果只有1為那只有10種可能,但只要位數(shù)足夠多比如π的1百萬位后面的1千萬位的集合,因為π是無理數(shù)所以π是否包含了所有的數(shù)字組合的答案是可能有和可能沒有同時存在,也就是無法被證明。
在模型f(原始生物信號)=無理數(shù)經(jīng)過多次迭代穩(wěn)定后,會在模型f(聽覺)=聲音中產(chǎn)生公共權(quán)重OQ,OL,NQ,NL。同樣在模型f(視覺)=畫面也產(chǎn)生公共權(quán)重。
利用上一篇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與條件反射原理,當(dāng)只有聽覺信號輸入的時候引起公共權(quán)重連接的飽和電信號負載,導(dǎo)致屬于f(原始生物信號)=無理數(shù)的神經(jīng)元Q,L被激活,使模型f(原始生物信號)=無理數(shù)被部分啟動。所以人在聽課的時候為什么會開小差的一種可能原理解釋是,這是聽覺引發(fā)某個無理數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的條件反射。同樣我們有時候在一個安靜的房間里呆著確好像可以聽到聲音,也許這是某個無理數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引發(fā)的聽覺系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的條件反射。
將模型f(原始生物信號)=無理數(shù)和模型f(聽覺)=聲音的權(quán)重的交集定義為集合crossNQ
將模型f(原始生物信號)=無理數(shù)和模型f(視覺)=圖像的權(quán)重的交集定義為集合crossDE
則這個模型可用方程表示為
f(原始生物信號)=無理數(shù)
f(聽覺)=聲音
f(視覺)=圖像
crossNQ ≠? ? ? ,?crossDE?≠? ? ?(兩個集合不為空)
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的立体神经网络模拟连续不完备系统的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 神经网络模拟条件反射
- 下一篇: 池化层对神经网络的运算速度有什么影响