@Инсайт, это одна сторона офисов гугл) другая сторона офисов гугл в том, что они работают без перерывов и выходных и очень быстро выгорают) и времени на все эти финтифлюшки от офиса гугл у людей нет) капитал всегда будет выжимать из тебя максимально возможную прибавочную стоимость) всячески провоцируя конкуренцию внутри офиса) и выживает при такой системе не сильнейший) а подлейший) а потом эти подлейшие становятся директорами и еще более унижают работников) и так в бесконечном цикле итераций)
@j_dex, именно алгоритм оптимизации) выключи этот алгоритм это будет сборка миллиардов бесполезных бинарных нейронов) и нужна она не только при обучении, но и при проходе через нейросеть) минимизация пути принятия решения)
@j_dex, они раньше были расшифрованы) там вопрос структуры белка а не его химического состава) т.е. это 3д положение молекул относительно друг друга) такие задачи решают сотнями методов) алгоритмы оптимизации просто очень популярны нынче) на них деньги дают закрыв глаза) а я еще помню программы анализа на базе эвристических алгоритмов которые показывали куда большую эффективность) правда р-крисп тогда не существовало) поэтому и доставка антитела к клетке сильно хромала) похоже ты не в курсе истории с подбором уникальных Ig-M-G антител)
@shorry, У меня есть понимание что такое нейросеть и это не алгоритм оптимизации функции ошибки, алгоритм оптимизации функции ошибки это лишь обучение всей структуры, а структура может быть разной.
Факт в том, что все белки которые существуют - расшифрованы, построена их структура, это уже всё проверено и у нас есть 100% расшифровка всех белков. Это случилось несколько лет назад благодаря нейросетям. Какие тут 50%? Уже всё проверили всё точно. Эти данные публичны и центр им. Н.Ф. Гамалеи как раз использует это для своих разработок.
В течении 70 лет роботов пытались научить ходить и только сейчас с бумом нейросетей они это делают, тренеруют нейромодуль в виртуальном пространстве, а потом патчат робота таким нейромодулем и робот ходит, причём не просто ходит, но еще и встаёт, прыгает, пытается избежать падений и т.д.
Да, суть нейросети - простая функция коррекции. Но так и в мозге человека всё тоже самое, только на физическом уровне. Положи ребенка в кровать, накрой черным, никак не обучай его, ничего ему не показывай, только поддерживай жизнь и это будет овощь с минимальным количеством связей. Почему? Потому что алгоритм оптимизации функции ошибки не работает, а это эквивалетно новым связям в мозгу. Только в нейросетях мы сами может выстроять огромнейшую структуру из различных нейромодулей, а потом еще раз ей скорректировать все веса с помощью обучения.
