Любые операции с данными в нашем мире выполняют алгоритмы начиная с нейронного процессора! Разум работает с данными на 1 шаг. И распознавании визуальных образов в нейронном мозге идёт исключительно на низком уровне НО!
у человека банально вычислительная мощность больше на много порядков а количество межнейронных связей (памяти) на пару порядков
Нет! Не совсем так, большую часть вносят уникальные алгоритмы созданные разумом это те алгоритмы которые являются наилучшим решением из всех возможных решений. Конечно сам по себе нейронный процессор в плане аппаратных решений на порядки совершеннее кремневого, он создавался под эти алгоритмы, то есть развитие алгоритмов и платформы шли под друг-друга.
Когда то я нашёл ошибку которая должна была не не позволить получить заведомо правильный результат, а всё оказалось правильно и после исправления конечно же результат работы стал неправильный, пришлось вернуть на место. То есть для достижения такого же результата пришлось написать кучу кода, то есть в понятном уже мне алгоритме было на порядки больше операций. Но я оставил чудесный вариант ясно дело же.
В нейронном процессоре нет тактовых генераторов и спектральный анализ идёт по другому, в отличии от спектрального анализа в привычном нам алгоритме так любой спектральный образ идентифицируется с нужной резолюцией почти в независимости от сложности. То есть известен образ то он идентифицируется, а как такового анализа особо не делается. Алгоритм тут используется один в принципе относительный, потому как нет абсолютных привязок из-за отсутствия эталонных значений в нейронном процессоре (генераторов, ИОН и прочая фигня что есть в ЭВМ), это вносит и сильные недостатки невозможно определения абсолютных значений (в естественной среде это не требуется), посмотрите картинки аллюзии. Наши алгоритмы оперяются на абсолютные значения. Примеров может случить аудио с отличной скоростью, и изображение с искаженным растром. При попытке найти в таких вещах обсалютные привязки будет провал, частоты уйду и временные интервалы тоже, с растром тоже, круги буду овалами, прямоугольники квадратами, но образ в нейронном просессоре хранится в абсолютных привязках потому если искажения будут не столько уж сильными это не повлияет на результат.
https://bp21.livejournal.com/103607.html
Потому всегда есть ошибки в идентификации размеров и форм можно лишь идентифицировать относительные отличия. В звуке аналогично. Чем выше частота тем сложнее определить абсолютное значение.
Попробуйте фантомашки поглядеть, да хотя бы стереокартинки. А ведь с фантамашками было столько забавного что большинство так и не смогли увидеть. Но НПС программа не разумная конечно же смогла создать настройку для алгоритма для работы с такими образами. На столько примитивная система что даже с такой задачей не может справиться! Конечно есть и более умные НПС но большинство тупее калькулятора! А вот разум без проблем. Забавно что не один из кого я знал не смогли увидеть фантомашки!
А вот еще простой пример примитивности и алгоритма сведения глаз если смотреть на сеточку то поплывёт когда нет объекта для ориентирования.
В нейросети нет алгоритмов - писали ведь уже.
Но тогда значит её не существует!
То есть просто чистое ядро с чистой памятью так? То есть если взять комп с чистой памятью это будет нейросеть?
Ага, понятно, значит рандомно глаголишь...
