Морфогенетический Нейро-Рой / Точность распознавания цифр
Как превратить рой нейронов, кластеризующий образы цифр, в классификатор? Узнайте, как проверить точность классификатора на MNIST, используя принципы биологической эволюции и энергетического баланса! Мы продолжаем эксперименты с «Морфогенетическим Нейро-Роем». Первую часть рекомендуется посмотреть, чтобы иметь представление о модели роя: https://rutube.ru/video/93237fce9666b5d2c6bf0a8c31c677e0/ В прошлый раз автономные агенты научились *видеть* различия в цифрах, работая как чистый кластеризатор. Но как заставить их не просто группировать данные, а присваивать им конкретные имена — 0, 1, 7? В этом выпуске мы совершаем ключевой шаг: превращаем «дикий» рой в самообучающийся классификатор без использования традиционного градиентного спуска. Мы используем элегантный метод «Ассоциативного Маркирования», вдохновленный тем, как мозг закрепляет ассоциации. Что вы узнаете из этого видео: * **Концепция Резонансного Маркирования:** Как мы калибруем агентов, наблюдая за их победами в конкуренции, чтобы присвоить им метки классов (например, «Детектор Семерок»). * **Биологическая Аналогия:** Как этот процесс похож на формирование специализированных нейронных групп в живом мозге. * **Инференс:** Простая и быстрая логика предсказания, основанная на том, какой агент оказался самым сильным в рое. * **Взгляд в Будущее:** Анонс следующего этапа — внедрение вертикального роста и локального зрения, что приблизит наш рой к архитектуре CNN. Если вы интересуетесь нейроморфными вычислениями, самоорганизующимися системами или ищете альтернативы стандартному машинному обучению, этот выпуск может быть вам интересен. Смотрите, как хаос превращается в высокоточный порядок! Не забудьте поставить лайк, если вам понравился этот подход, и напишите в комментариях, какие еще биологические механизмы стоит внедрить в наш рой! Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить следующую ступень эволюции нейро-систем. Код модели: https://gitverse.ru/Nikas/NeuralNet.2025/content/master/manim/dc_mnist_acc #нейросеть #машинноеобучение #нейроморфный #классификация #mnist #эволюция #самообучение #искусственныйинтеллект #deeplearning
Как превратить рой нейронов, кластеризующий образы цифр, в классификатор? Узнайте, как проверить точность классификатора на MNIST, используя принципы биологической эволюции и энергетического баланса! Мы продолжаем эксперименты с «Морфогенетическим Нейро-Роем». Первую часть рекомендуется посмотреть, чтобы иметь представление о модели роя: https://rutube.ru/video/93237fce9666b5d2c6bf0a8c31c677e0/ В прошлый раз автономные агенты научились *видеть* различия в цифрах, работая как чистый кластеризатор. Но как заставить их не просто группировать данные, а присваивать им конкретные имена — 0, 1, 7? В этом выпуске мы совершаем ключевой шаг: превращаем «дикий» рой в самообучающийся классификатор без использования традиционного градиентного спуска. Мы используем элегантный метод «Ассоциативного Маркирования», вдохновленный тем, как мозг закрепляет ассоциации. Что вы узнаете из этого видео: * **Концепция Резонансного Маркирования:** Как мы калибруем агентов, наблюдая за их победами в конкуренции, чтобы присвоить им метки классов (например, «Детектор Семерок»). * **Биологическая Аналогия:** Как этот процесс похож на формирование специализированных нейронных групп в живом мозге. * **Инференс:** Простая и быстрая логика предсказания, основанная на том, какой агент оказался самым сильным в рое. * **Взгляд в Будущее:** Анонс следующего этапа — внедрение вертикального роста и локального зрения, что приблизит наш рой к архитектуре CNN. Если вы интересуетесь нейроморфными вычислениями, самоорганизующимися системами или ищете альтернативы стандартному машинному обучению, этот выпуск может быть вам интересен. Смотрите, как хаос превращается в высокоточный порядок! Не забудьте поставить лайк, если вам понравился этот подход, и напишите в комментариях, какие еще биологические механизмы стоит внедрить в наш рой! Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить следующую ступень эволюции нейро-систем. Код модели: https://gitverse.ru/Nikas/NeuralNet.2025/content/master/manim/dc_mnist_acc #нейросеть #машинноеобучение #нейроморфный #классификация #mnist #эволюция #самообучение #искусственныйинтеллект #deeplearning