@szymas70: Trafia na pustkę i z innej strony ta pusta jest wypełniania nowym połączeniem do czegoś, co zostało opisane/nazwane - następuje skojarzenie.
@szymas70: całkowicie nie trafiłeś z nie niemowlakami, a nawet do 3 lat - badanie działania mózgu na reakcje, jest raczej bardzo mocno utrudniony, ponieważ nawet podczas pełnej aktywności występują fale delta, czyli typowe dla snu, bardzo możliwe, że wtedy mózg jest wtedy zbyt niedojrzały, cała aktywność po prostu jest dość rozrzucona, o ile nie losowa. Takie nie znam się, ale się wypowiem. @Dzyszla:
#dkm17 hej, pewnie już Ci napisało o tym 100 osób, ale dla mojego spokoju chcę Ci dać znać że w drugiej minucie masz na płycie głównej pokazany code 40, a najprawdopodobniej nie powinien :)
apropo tego centralnego pola widzienia - mozna to latwo sprawdzic: Wystarczy spojrzec na dowolna strone z jakiejs ksiazki i utkwic wzrok na konkretnym wyrazie. Teraz nieodrywajac wzroku od tego wyrazu sprobojmy przeczytac np wyraz znajdujacy sie 5 lini wyzej. Mimo iz jest on w zasiegu naszego wzroku, to jest poza tym punktem centralnym i nie jestesmy w stanie go przeczytac
@dkm17 super odcinek. Może podjąłbyś się zrobienia odcinka nawiązującego o sieciach neuronowych? Polecam pobawić się tensorflow, tam sieć neuronowa reaguje właśnie na pionowo-poziome linie na pierwszym poziomie neuronów, przekształcając je w linie pochyłe na drugim poziomie (tych linii jest tyle ile dodasz neuronów), czyli podobnie jak w mózgu. Najciekawsze obserwacje są na spirali.
@3_2_8_i: U mnie kiedyś pomogło wyczyszczenie wszystkich danych przeglądarki. :/ Może spróbuj jeszcze zainstalować Chromium? Będziesz wtedy wiedział, czy problem leży po stronie konkretnej przeglądarki czy samego silnika.
Bardzo ciekawy odcinek. Składanie/rozpoznawanie obrazu na podstawie części pierwszych i struktury drzewiastej jest bardzo bliskie temu jak działają szeroko dzisiaj używane sieci neuronowe (mamy wtedy do czynienia z tak zwanymi features).
@nehemiah: Dziwne że nie powiedział nic o sztucznych sieciach neuronowych, szczególnie że graficzna reprezentacja wag synaps neuronów w kolejnych warstwach CNN idealnie zwizualizowałaby koncepcje wyodrębniania coraz bardziej złożonych cech obiektu.
@dkm17: Większość aktualnie znanych sztucznych sieci neuronowych podatnych jest na atak "adversarial examples" polegający na minimalnej modyfikacji obrazu wejściowego w taki sposób aby sieć widząc taki obraz błędnie klasyfikowała obiekty które na nim widać. Złośliwy obraz generuje się na podstawie aktywności neuronu identyfikującego dany obiekt (gdy modyfikacja obrazu zwiększa aktywacje neuronu wyjściowego to wiemy że podąża ona w dobrą stronę).
Jak myślisz. Czy dałoby się wygenerować taki złośliwy obraz dla organicznej
@dkm17 Świetny odcinek, w mojej subiektywnej ocenie najlepszy od dawna, choć nie taki długi ( ͡°͜ʖ͡°)! Właśnie taka tematyka wciąga mnie najbardziej. Dzięki!
@dkm17 Mam pytanie odnośnie tego "zniknięcia drzewka decyzyjnego" o którym mówiłeś w przypadku rozróżniania zwierząt. Jak w tej sytuacji radzi sobie pamięć? Bo jeśli jest to kwestia wzroku, to człowiek z tą przypadłością nie da rady na bazie skojarzeń wychwycić różnic pomiędzy zwierzętami? Zadziwiające, ciężko mi sobie to wyobrazić jak to działa, że nie działa :D
Komentarze (86)
najlepsze
@Dzyszla:
Wystarczy spojrzec na dowolna strone z jakiejs ksiazki i utkwic wzrok na konkretnym wyrazie. Teraz nieodrywajac wzroku od tego wyrazu sprobojmy przeczytac np wyraz znajdujacy sie 5 lini wyzej. Mimo iz jest on w zasiegu naszego wzroku, to jest poza tym punktem centralnym i nie jestesmy w stanie go przeczytac
Polecam pobawić się tensorflow, tam sieć neuronowa reaguje właśnie na pionowo-poziome linie na pierwszym poziomie neuronów, przekształcając je w linie pochyłe na drugim poziomie (tych linii jest tyle ile dodasz neuronów), czyli podobnie jak w mózgu. Najciekawsze obserwacje są na spirali.
Polecam zabawę: https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/
Jak myślisz. Czy dałoby się wygenerować taki złośliwy obraz dla organicznej
Świetny odcinek, w mojej subiektywnej ocenie najlepszy od dawna, choć nie taki długi ( ͡° ͜ʖ ͡°)! Właśnie taka tematyka wciąga mnie najbardziej. Dzięki!