Форум создателей искусственных интеллектов

От шума спасает только снижение энергии шума и повышение энергетики сигнала в канале. Есть разные способы: согласованная фильтрация, разрабатываемая на основе априорных знаний о сигнале, например. Но всё сводится к одному - интегрированию.

Нет априорных знаний о сигнале. Что может знать слепой котёнок брошенный в ведро с водой? А не сдохнуть-то как-то надо.

Во! Но на самом деле, она формируется в цикле действие-подкрепление и используется потом для формирования реакций на стимулы.

Гладко было на бумаге... Только шума столько, что память забивается очень быстро и мусором, а не моделью. О размере памяти: То что могу себе позволить - это 2^16 нейронов в bnn. Бинарный нейрон несоизмеримо меньше среднего нейрона человека, а у человека вон их сколько! Отсюда вывод - надо пытаться бороться с шумом.

Резонно. Здрасьте, приехали... Резонно. Всяко может быть. Он может заболел. Но в bnn нейрон сам по себе шуметь не может.

Как выяснили здесь сигналы имеют два логических уровня (нет импульса - 0, есть импульс - 1) и могут быть выражены через значение типа bool. Интенсивность сигнала задаётся не уровнем импульсов, а интервалами между ними. Получается химия управляет не порогом отсечки по уровню, а пропусканием некоторого количества импульсов "мимо ушей". Что управляет химией?

В нашем случае не важно, как представлены сигналы, а шум - это любая ложная информация об окружающем мире.

С одной стороны интеллект мне представляется как дешифратор, который дешифрует данные согласно известному ключу и подбирает эти ключи. Если ключ неизвестен, то данные представляются ему шумом. Таким образом, шум не всегда является ложной информацией об окружающем мире. Кроме того, ложная информация есть информация с каким-то смыслом, а если из шума ничего не получается извлечь - это просто мусор для того кто пытается это сделать. Напротив любой шум - это истина об окружающем мире! Только о мире более низкого уровня. С одной стороны пытаться избавиться от шума значит потенциально пропустить полезную информацию, с другой - не избавиться от него значит погрязнуть в малосущественных деталях.

До сих пор не очень понятно, что именно Вы понимаете под "шумом". Всегда очень полезно дать вначале хотя бы общее определение или пояснить на примерах. Потому что понимание терминов может быть сильно разным. Я, например, могу привести минимум 3 разных концепции шума: 1. Шум, как вполне полезный и распознаваемый объект. Вот здесь я сделал генератор визуально-аудиального шума, с которым можно поиграться, как с любым другим предметом. Такой шум можно использовать сознательно, как элемент какой-то методологии решения задач (метод Монте-Карло). Фактически здесь речь идёт просто о нормальном распределении некоторой стохастической переменной. 2. Шум, в теории информации Шеннона, как обязательная характеристика канала связи. Такой шум может быть чем угодно, что не является полезным сигналом. Энергетически он может быть как мощнее, так и слабее полезного сигнала. 3. Подразумеваемый воображаемый виртуальный гипотетический слабоэнергетический шум, который всегда уступает по мощности основному сигналу и якобы как-то воздействует на наши органы чувств, но чудесным образом фильтруется и не находит отображения в модели мира. - Ты шум видишь? - Нет. - И я не вижу. А он есть!

Вот про это я и говорил. Ваши рецепторы очень сильно зашумлены ложными представлениями, однако, я не являюсь для Вас авторитетом, способным правильно отстроить Ваш фильтр. Аминь!

Шум (в данном случае) - то, что мешает ухватить суть, чтобы построить хотябы миномальную модель, которая поможет "волшебным" образом отфильтровывать этот же шум. Курица и яйцо получается.

Внешний мир поможет отфильтровать неправильные фильтры. Кстати, кто-нибудь видел, как яйцо ест курицу?

вставлю свои 2 копейки относительно шумов. 1. если рассматривать сенсоры не сами по себе, а как источники обновления некоторого внутреннего состояния, то можно рассматривать целый ряд стохастических фильтров (всяких там типа Фильтра Кальмана, Фильтра Частиц и т.д.) 2. само понятие "шум" весьма субъективно. была у меня как-то история. мы писали локализацию под водой в бассейне. работали с камерами, т.е. с одной камерой, пытались отслеживать движение робота на основе оптического потока. Так вот все было отлично, пока работали в тени, а как только вышли в бассейны на открытом воздухе, сразу обнаружилась проблема. рябь на воде приломляя солнце, создавала ужасные помехи ввиде сетки бликов. т.е. это полностью запороло всю идею. фильтровать их было просто не реально (динамика сумасшедшая). Ну да я не об этом хочу рассказать. В конце концов, мы взяли вторую камеру и решили работать со стерио. Т.е. как бы шумы никуда не делись, просто взяли еще один сенсор, кторый по сути давал теже шумы (если его рассматривать отдельно). Но все дело было в том, что эти блики от воды, сформировали замечательную сетку, которая позволила определять глубину (стерео эффект) не хуже чем кинект (который такую сетку проецирует). Т.е. по сути, "шум" небыл удален (типа отфильтрован), а был использован как важнейший компонен решения.

Интересное наблюдение! Боролся я, боролся с шумом, настроил ручками отсечки на всех сенсорах, чтобы лишние биты не шумели или шумели как можно меньше. Уселся поудобнее и приготовился к долгому монотонному ожиданию, пока bnn трудится. Не тут-то было! Не может сеть работать без шума. Топчется на одном месте. Ослабил отсечки по шуму - заработала! В вопросе "Как игнорировать шум?" главное не увлекаться. Без шума - никуда!