Pourquoi former son propre réseau neurologique

Les premiers réseaux de neurones synthétiques n’étaient pas des abstractions dans l’ordinateur portable ou l’ordinateur, mais des techniques réelles fabriquées à partir de moteurs vrombissants et de gros faisceaux de fils. Sur cette page, j’identifierai comment vous pouvez créer un pour vous-même en utilisant SnapCircuits, un ensemble de produits électroniques pour enfants. Je vais également réfléchir à la manière de créer un réseau qui fonctionne vraiment de manière optique à l’aide d’une webcam. Et je vais raconter quelques choses que j’ai apprises en parlant au designer Ralf Baecker, qui a construit un système utilisant des cordes, des leviers et une charge de poids de direction. J’ai montré le groupe SnapCircuits il y a un an à John Hopfield, un physicien de l’Université de Princeton qui a été le pionnier des sites de réseautage neuronal dans les années 1980, puis il s’est rapidement absorbé en peaufinant le système pour découvrir ce qu’il pouvait facilement faire exécuter. J’avais visité l’Institute for Superior Study et mis le temps à évaluer Hopfield pour ma prochaine réserve sur la physique et l’imagination. La communauté particulière pour laquelle Hopfield est devenu célèbre est un peu différente des sites de réseautage profond qui alimentent l’identification des impressions et aussi d’autres A.I. méthodes de nos jours. Il contient des produits informatiques standard – des «neurones» – qui sont câblés les uns avec les autres, pour garantir que chacun réagit à ce que les autres accomplissent. Bien que les neurones ne soient pas disposés en couches: il n’y a pas de rétroaction engagée, formation référencement naturel de productivité ou d’étapes intermédiaires. Comme alternative, le réseau est un enchevêtrement important de signaux qui pourraient se réarmer d’eux-mêmes, développant un processus très dynamique. Vous vous séparerez avec un design et un style insouciants pour une communauté de quelques neurones, mais vous devez être beaucoup plus méthodique avec quatre. Chaque neurone est en fait un interrupteur qui s’allume ou s’éteint en fonction de ses entrées. En commençant par un état initial, les neurones se bousculent et se réajustent. Un neurone pourrait potentiellement provoquer l’activation ou la désactivation d’une cascade de neurones, ce qui pourrait éventuellement transformer l’état de votre neurone authentique. De préférence, le système s’installe dans un style fixe ou cycliste. L’appareil effectue donc un calcul conjointement, au lieu d’utiliser une méthode pas à pas comme le font les ordinateurs standard. En 1981, alors à Caltech, Hopfield a donné une conférence sur son réseau de réponses, et également dans le public cible était un scientifique invité, John Lambe. Lambe a été motivé pour créer la première instanciation réelle, composée de six neurones contrôlés par des changements à bascule. Il a vérifié que le groupe sur cette conception et ce style s’était stabilisé au lieu de boucler de manière chaotique, c’était la principale préoccupation de Hopfield. Hopfield a esquissé le circuit dans un journal de 1984. Conception SnapCircuits La version SnapCircuits dispose de 3 neurones, le minimum pour découvrir des actions passionnantes. Je suppose que vous êtes généralement bien informé sur SnapCircuits et que vous pouvez comprendre comment assembler le circuit à travers le schéma et les photographies. J’ai montré les composants nécessaires à la fin de cette publication. Ils n’avaient pas de SnapCircuits après que j’étais en fait un jeune, et j’ai également identifié qu’il était plus difficile qu’il n’y paraît de tracer un circuit avec succès. Vous trouverez sans aucun doute de bien meilleures approches que les miennes, alors veuillez me livrer vos photos. Les relais électriques servent de neurones. Lorsque leur tension de retour dépasse une certaine importance limite, elle change avec un clic satisfaisant, allumant une lampe. Un problème avec les relais est en fait un effet de mémoire: lorsqu’ils sont allumés, ils peuvent être difficiles à arrêter une fois de plus, et inversement. Cela peut entraîner un blocage du système, comme l’a noté Hopfield dans son premier article sur le sujet. La communauté dans son ensemble peut stocker des informations, mais vous ne voulez jamais que les neurones individuels accomplissent exactement la même chose. Pour écraser ce défi, j’ai configuré chaque relais ayant un transistor pour gérer son entrée. Une résistance réglable dans l’insight transistor vous permet de régler le seuil des neurones, sa «polarisation», ce qui rend la transformation marche / arrêt plus facile ou plus difficile. La plus petite résistance de facteur de la palette SnapCircuits inclut une valeur plus grande que les principes de résistance que j’utilise ailleurs dans le circuit, donc un changement compact dans son réglage comprend un résultat énorme, en fait c’est un défi proprement dit. De plus, je place un condensateur en parallèle avec toutes les entrées de communication pour réduire les transitions, facilitant ainsi la visualisation du réseau évoluer.