Метамодели нейронных сетей кратко

Привет, мой друг, тебе интересно узнать все про метамодели, тогда с вдохновением прочти до конца. Для того чтобы лучше понимать что такое метамодели , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Модели и методы исследований.

Метамодель в информатике — модель, описывающая другую модель; транзитивное отношение между двумя моделям (например: если модель M1 описывает язык L0, в котором формулируется модель M0, то M1 является метамоделью М0; если же модель M2 описывает язык L1, в котором была сформулирована модель М1, то М2 — это метамодель M1, а M2 является тогда для M0 мета-метамоделью)

Семантическая нейронная сеть является абстрактной моделью. В реальности она может выполняться под управлением некоторой виртуальной машины. Это значит, что законы реальности, в которой будут существовать нейроны, полностью определяются виртуальной реальностью. Есть ли необходимость обеспечивать стабильность этих законов? Если мы введем в виртуальную машину возможность, в некоторых обоснованных случаях нарушать обычные законы, существующие в виртуальной реальности, то это может оказаться весьма полезным свойством. Разработчик, как создатель новой виртуальной реальности технически в состоянии нарушить правила установленные в этой реальности, или временно изменять эти правила. Если мы наделим виртуальную машину возможностью анализировать выполняющуюся в данный момент нейронную сеть, то такая машина может изменять структуру нейронной сети или параметры передающихся по связям сигналов. С точки зрения нейронной сети, такое временное нарушение законов будет выглядеть похожим на недетерминированную случайность или чудо. Виртуальные чудеса значительно облегчают разработку системы. Вместо того чтобы полностью реализовывать некоторый программный блок средствами нейронной сети (что возможно благодаря эквивалентности нейронной сети машине Тьюринга) можно реализовать тот же самый сервис средствами более низкого уровня и активировать его по мере необходимости. Это сэкономит время разработки и значительно повысит производительность системы. А с точки зрения нейронной сети, работа, которая должна занимать значительные ресурсы, реализуется благодаря виртуальному чуду практически мгновенно.

Благодаря наличию виртуальных связей между нейронами возможно разделить модель сети на субмодели. Назовем такие субмодели телами. Физическое тело будет состоять из тел нейронов и связей между нейронами, и существовать в пространственном континууме. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . В отличие от реального физического мира количество пространственных измерений в виртуальном мире может быть не равно 3. Информационное тело будет состоять из импульсов передающихся между нейронами. Астральное тело будет состоять из виртуальных связей между нейронами и из общих принципов организации нейронной сети не отраженных в логике поведения отдельного нейрона. Модели физического, информационного и астрального тел будут выполняться во время работы виртуальной машины.

Пространство предоставляет базу для размещения тел нейронов и их связей. В семантической нейронной сети пространство имеет меньше чем одно измерение, так как идентификаторы нейронов, адресующие нейроны в хранилище не обладают отношением порядка. Следовательно, нейроны нельзя выстроить по порядку с точки зрения их организации в пространстве хранилища нейронов. Каждый нейрон может иметь контакт с любым нейроном без ограничений на расстояние между ними или на топологию связей. Условно назовем такое пространство 0-мерным.

В рассматривавшейся нейронной сети фон Неймана пространство двумерное. В случае реализации сети на двумерном кристалле эффективная эмуляция 0-мерного пространства практически невозможна из-за наличия ограничений на топологию связей между нейронами. В случае применения 3х мерного кремниевого кристалла, придется большую часть компонент отдать не для обработки сигналов, а для обеспечения коммуникации между отдельными нейронами. В кремниевом нейронном вычислителе будет тяжело реализовать динамическую коммутацию связей между нейронами во времени. Будет практически невозможно реализовать создание новых нейронов. В кремнии придется заранее создавать неиспользуемые резервные нейроны и подключать их в сеть по мере необходимости. Реализация нейронной сети на базе кремниевой технологии возможна на основе 3х мерного кристалла, в котором ячейки имеют свои адреса, аналогичные IP адресам, а маршрутизаторы в состоянии устанавливать соединения между ячейками по командам, генерируемым самими ячейками. Исходя из этого, более перспективным выглядит реализация модели нейронной сети на основе биологической ткани, которая обладает естественной способностью изменять свою структуру во времени.

Модель астрального тела в первую очередь должна обеспечить возможность формирования указателей на нейроны и возможность передачи этих указателей между вычислительными структурами. Тогда одни нейроны могут передавать в сигналах указатели на другие нейроны. Так же на модель астрального тела можно выложить функции обучения нейронной сети, такие как обратное распространение ошибки, СУТ Амосова, синтез синхронизированного линейного дерева и другие. Такое решение эффективно в случае отсутствия необходимости изменять организующий принцип в течение жизни нейронной сети. Более эффективно сформировать универсальную в смысле Тьюринга модель астрального тела, и обеспечить его взаимодействие с физическим и информационным телами.

Модель астрального тела может выполнять множество функций, в том числе отвечать за реализацию виртуальных чудес. Модель астрального тела в состоянии проторять новые связи между нейронами, а также превращать клетки глеи в новые нейроны. Старые нейроны делить не рационально. В семантической нейронной сети каждый нейрон соответствует некоторому понятию предметной области. Деление нейрона приведет к делению понятия – а это операция не эквивалентная обучению новому понятию. Если в процессе обучения осуществлять бесконтрольное деление нейронов, то вероятнее всего в системе наступит информационный хаос. Гораздо эффективнее постулировать наличие чуда и морфировать пространство (клетку глии) в нейрон сразу в том месте, где он нужен. При необходимости можно производить миграцию нейронов, однако в случае 0-мерного пространства, удобного для моделирования на ЭВМ, эффективность миграции нейронов сомнительна.

Физическое тело (нейронная сеть) управляет эффекторами системы и предоставляет информацию астральному телу, необходимую для модификации структуры нейронной сети. Астральное тело, пользуясь правилами обучения, которые хранятся в структуре нейронной сети (память) изменяет (обучает) эту нейронную сеть, в том числе и новым правилам обучения. Таким образом, любые правила обучения/синтеза топологии нейронной сети становятся частным случаем всех возможностей этой сети.

В результате разработанная нейронная сеть может быть эффективно реализована средствами существующей вычислительной техники. Семантическая нейронная сеть эквивалентна машине Тьюринга благодаря постулированной свободе разработчика. Это означает, что на ее основе можно реализовать систему, вычисляющую любую функцию вычислимую на машинах Тьюринга. Например, такая сеть, в качестве частного случая, может моделировать многослойный персептрон с обратным распространением ошибки. Так нейроны персептрона можно сконструировать из отдельных нейронов такой сети, выполняющих по отдельности функции суммирования, умножения и функцию активации. Алгоритм обучения персептрона можно реализовать в виде отдельного фрагмента такой сети, анализирующего и модифицирующего фрагмент соответствующий собственно персептрону.

Вау!! 😲 Ты еще не читал? Это зря!

• нейронная сеть
• моделирование

Если я не полностью рассказал про метамодели? Напиши в комментариях Надеюсь, что теперь ты понял что такое метамодели и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Модели и методы исследований