|
Напомню, что наша ближайшая задача — показать алгоритм универсального обобщения. Такое обобщение должно удовлетворять всем требованиям, сформулированным ранее в десятой части. Кроме того, оно должно быть свободно от традиционных для многих методов машинного обучения недостатков (комбинаторный взрыв, переобучение, схождение к локальному минимуму, дилемма стабильности-пластичности и тому подобное). При этом механизм такого обобщения должен не противоречить нашим знаниям о работе реальных нейронов живого мозга.
Сделаем еще один шаг в сторону универсального обобщения. Опишем идею комбинаторного пространства и то, как это пространство помогает искать закономерности и тем самым решать задачу обучения с учителем. |
Главная 
