Denník N

20 parafráz o Perceptrónoch – 20 paraphrases on Perceptrons

Clear-cut change in the conceptual basis of the field is (always) needed

Tento experimentálny blog je súčasťou vytvárania reprezentácie striktne etického finančného modelu (nemožný objekt, nie však overfitovaný) nášho aktivistického OZ, ktoré sa venuje inšpirovaniu konštruktivistického vyučovania humanitných predmetov. Existujúce finančné modely (možné objekty) nespĺňajú náš etický rigor. Sú buď underfitované, alebo overfitované (s. 26).

This experimental blog is part of creating the representation of a strictly ethical financial model (impossible object, but not overfitted) of our activist CA, which is dedicated to inspiring constructivist teaching of humanities. Existing financial models (possible objects) do not meet our ethical rigor. They are either underfitted or overfitted (p. 26).

Snažím sa to docieliť 20-timi užitočnými parafrázami z okolia Minského a Papertovej knihy „Perceptrons – An introduction to computational geometry“, ktorými načrtávam prepojenia/distribúcie prírodovedného a humanitného poznania… Práve tie prepojenia zabezpečujú robustnosť intuície nášho etického invariantu.

I try to do it by 20 usefull paraphrases from around „Perceptrons – An introduction to computational geometry“ by Minsky and Papert by which I outline interconnections/distributions of science and humanities… It is these interconnections, that ensure the robustness of our ethical invariant intuition.

20 parafráz / 20 paraphrases

1 the clear-cut change is needed, not just re-naming the existing.

potrebujeme zreteľnú (štrukturálnu) zmenu, nie iba premenovanie (facelift) tej existujúcej.

2 else the issues that were obscure in the past, will remain obscure in the future too.

inak minulé problémy zostanú temné aj v budúcnosti.

3 The way out of it, is in the critical analysis, that its more romantic advocates have always been reluctant to pursue – perhaps
because of their spirit seems itself to go somewhat against the grain of analytic rigor.

Cestu von ukazuje kritická analýza, ktorú romantickejší zástancovia zmeny nikdy nie sú ochotní podniknúť – možno práve preto, že ich zanietenie smeruje proti analytickej prísnosti.

4 Although many good theories begin by making distinctions, we feel that in subjects as broad as these, there is less to be gain from sharpening boundaries than from seeking usefull intermediates.

Hoci mnoho dobrých teórií začína definovaním rozlíšení, myslíme si, že v tak širokých oblastiach ako je táto, sa dá zostrovaním hraníc získať menej, ako hľadaním (a odsúhlasovaním) užitočných interfejsov.

Thanks to 1-4, 7, 9, 11, 16 it was found, that
prediction property weight correction after each wrong guess of the predicted property was a systematic error of the Perceptron, that led to „accurate weights“ and inaccurate predictions (overfitting). (Clothing for all is cut from the individual dimensions. Therefore, it will only be good for her).

Linear neuron and Regression model do the opposite. They first summarize the prediction property error and they correct its weight after that. And then they iteratively continue to shrink it to the minimum/optimum. (Clothing for all is cut from all dimensions. Therefore, it will be good for each type of individual).

plus

By introducing the inductive prejudices – bias as a separate weight, the regression model fundamentally reduces the risk of its self-validation.

Vďaka 1-4, 7, 9, 11 a 16 sa zistilo, že
korekcia váhy predpovedacej vlastnosti pri každej zlej predikcii predpovedanej vlastnosti je systematická chyba Perceptrónu, ktorá vedie ku „presným váham“ a nepresným predikciám (overfitting). (Oblečenie pre všetkých sa strihá z rozmerov jednotlivca. Preto bude dobré iba pre neho).

Lineárny neurón a Regresný model to už robia naopak. Najprv sumarizujú chybu predpovedacej vlastnosti a až potom opravia jej váhu. A potom iteratívne pokračujú v jej zmenšovaní až do minima/optima. (Oblečenie pre všetkých sa strihá z rozmerov všetkých. Preto bude dobré pre každý typ jednotlivca).

plus

Zavedením induktívnych predsudkov – biasu ako samostatnej váhy, regresný model principiálne znižuje riziko svojho sebapotvrdzovania.

5 …(We need) architectures … of recognising spatial patterns in a manner invariant under groups of geometric transformations.

…(Potrebujeme také) geometrické transformácie, ktoré rozoznávajú priestorové vzory tak, že ich invarianty zostávajú rovnaké.

Note to 5-6
Our „hidden invariant geometric spatial pattern“ in humanities is ethics. It does not lie neither in the strong pragmatism (underfitting), nor in the weak neutrality of objectivism (overfitting).

Poznámka k 5-6
Náš skrytý „invariantný geometrický priestorový vzor“ v humanitných vedách je etika. Nie je v silnom pragmatizme (underfitting), ani v slabej neutralite objektivizmu (overfitting).

6 The moral is, that one simply cannot learn enough by studying learning by itself; one also…needs to possess, at least potentialy, some scheme for representing of what one wants to learn.

Poučenie je, že sa nedá niečo naučiť iba štúdiom učenia samotného; dá sa to iba tak, že učiaca/i si tvorí, aspoň potenciálne, nejakú schému reprezentácie toho, čo sa chce naučiť.

7 Our aim is not so much to prove theorems as to give insight into methods and encourage the research.

Našim cieľom nie je ani tak dokazovanie teorém, ale skôr porozumenie metód a povzbudzovanie výskumu.

8 The statistically oriented theories arising from Skinner’s behaviorism… originally intended to avoid the need for ‘meaning,’ manage finally only to avoid the possibility of explaining it.

Štatisticky orientovaným teóriám, založeným na Skinnerovskom behaviourizme…sa z počiatočného zámeru vyhnúť sa významu, nakoniec podarilo iba vyhnúť sa možnosti jeho vysvetlenia.

Note to 8
According to Hinton, Reinforcement learning has two difficulties: a) because of the rewards are delayed, it is hard to know, where it went wrong or right b) the reward is the scalar, that does not give us much structure – GAN improving it

Poznámka k 8
Podľa Hintona má Reinforcement learning 2 problémy: a) keďže jeho odmeny sú oneskorené, nevie sa presne, kde sa model zhoršuje/zlepšuje b) odmena je skalár, čo nedáva veľa štruktúry – zlepšuje to GAN

9 Everything should be made as simple as possible, but not simpler.

Všetko by malo byť čo najjednoduchšie, ale nie ešte jednoduchšie.

10 A person who thinks in terms can versus can’t will be tempted to suppose that if toy machine (Perceptron) can do something, than larger machine (my mind) may well do it better.

Ak uvažujem induktívne, som v pokušení predpokladať, že ak sa hračkársky stroj (Perceptrón) dokáže niečo naučiť, potom sa to profesionálny stroj (moja myseľ) dokáže automaticky naučiť oveľa lepšie.

11 One must always probe into the practicality of the proposed learning algorithm.

(Preto) treba vždy konkrétne testovať praktickosť navrhovaného postupu učenia.

12 Who is better in recognizing the picture symmetry, Perceptron or
your mind?

Kto je lepší v rozoznávaní obrazovej symetrie, Perceptrón, alebo
moja myseľ?

13 Who is better in recognizing the character symmetry, Perceptron or my mind?
DB4HWUK85HCNZEWJKRKJWEZNCH58KUWH4BD

Kto je lepší v rozoznávaní znakovej symetrie, Perceptrón, alebo moja myseľ?
DB4HWUK85HCNZEWJKRKJWEZNCH58KUWH4BD

14 Who is better in recognizing the connectedness of the header images of this blog, Perceptron, or my mind?

Kto je lepší v rozoznávaní spojitosti/nespojitosti obrázkov v záhlaví tohto blogu, Perceptrón, alebo moja myseľ?

15 Are 12-14 the validity checks of 10-11?

Sú 12-14 testami platnosti 10-11?

Note to 10-15 (follows from paraphrases 5-6)
Besides the ethical overfit we also need to continuously test the ethical underfit.

Poznámka k 10-15 (vyplýva z parafráz 5-6)
Okrem etického overfitovania si neustále potrebujeme testovať aj etické underfitovanie.

16 No single scheme can do all things.

Ani tá najuniverzálnejšia schéma nedokáže spraviť všetko.

17 The power of the brain stems not from any single, fixed, universal principle. Instead it comes from the evolution of a variety
of ways to develop new mechanisms and to adapt older ones to perform new functions.

Sila mozgu nevychádza z jediného, ​​pevného, ​​univerzálneho princípu. Ale z vyvíjania rôznych spôsobov, ako vytvárať nové mechanizmy a prispôsobovať tie staré, aby vykonávali nové funkcie.

18 Our understanding of the Perceptron’s ability to perform geometric tasks was actualy based on theories, that were more concerned with geometry, than with general learning algorithms.

Naše pochopenie schopnosti Perceptrónu vykonávať geometrické úlohy, bolo v skutočnosti založené na geometrických teóriách a
nie na obecných algoritmoch učenia.

19 Each brain contains hundreds of different types of machines, interconnected in specific ways, which predestine that brain to
become a large, diverse society of specialized agencies.

Každý mozog obsahuje stovky rôznych typov strojov, vzájomne prepojených osobitnými spôsobmi, ktoré ho predurčujú stať sa
veľkou, rôznorodou spoločnosťou špecializovaných tímov agentov.

20 Symbolic systems yield gains of their own, in versatility and unlimited growth. But that too, has its darker side: symbolic
processes can evolve worlds of their own, utterly divorced from their origins.

Symbolické systémy sú svojou nekonečnou elasticitou a plasticitou hodnotou samé o sebe. Ale aj to má svoju temnú stránku – môžu sa vyvíjať úplne odtrhnuté od reality

21 To be discovered The (neural) network can be considered a non-linear I / O mapping. From this point of view we can look at generalization not as a mystical property of neural networks, but as an effect of good non-linear interpolation of input data

Odkry ma (Neurónovú) sieť môžeme považovať za nelineárne vstupno-výstupné mapovanie. Z tohto pohľadu sa môžeme pozerať na generalizáciu nie ako na mystickú vlastnosť neurónových sietí, ale ako na efekt dobrej nelineárnej interpolácie vstupných dát.

Note to 17-19
Andrew Ng and Geoffrey Hinton think the opposite.

Poznámka ku 17-19
Andrew Ng aj Geoffrey Hinton si myslia opak.

Note to 20
That’s why we have this Blog here. Bias would not say that.

Poznámka ku 20
Práve preto tu máme tento Blog. Bias by to takto nepovedal.

Viditeľná fotografia tohto blogu, jeho tvár/Visible photo of this blog, its face:

Neviditeľná fotografia tohto blogu, jeho bias:
Filozofia je akcia ukazovania (vyjadrovanie nielenže je málo, ale je nemožné) (citované z Tractatus logico_philosophicus, Kalligram Bratislava, 2003)
4.112
Filozofia nie je náuka, ale činnosť
4.114
Má ohraničiť mysliteľné a tým aj nemysliteľné. Má nemysliteľné ohraničiť zvnútra prostredníctvom mysliteľného.
4.121
lebo
Veta logickú formu nemôže reprezentovať, tá sa vo vete zrkadlí. Čo sa v jazyku zrkadlí, nemôže tento reprezentovať. Čo sa v jazyku vyjadruje, nemôžeme vyjadriť pomocou jazyka. Vety ukazujú logickú formu skutočnosti. Ukazujú ju

Invisible photo of this blog, its bias:
Philosophy is an action of showing (not only is its expression not sufficient, it is impossible)

4.112
Philosophy is not a theory but an activity
4.114
It should limit the thinkable and thereby the unthinkable.
It should limit the unthinkable from within through the thinkable.

because
4.121
Propositions cannot represent the logical form: this mirrors itself in the propositions. That which mirrors itself in language, language cannot represent. That which expresses itself in language, we cannot express by language. The propositions show the logical form of reality. They exhibit it.

Nájdi abstrakt paragrafov v tomto texte/Find the abstract of the paragraphs in this text

Blogujem aj kvôli tomu, že
a) chcem udržať viditeľný syslog pre voľby 2020
b) nezabúdam na Jana, Martinu, ich rodičov a súrodencov
c) hľadám striktne etický finančný model pre inšpirovanie konštruktivistického vyučovania humanitných predmetov

Teraz najčítanejšie

Ivan Baltay

Založili sme OZ ETRI. Inšpirujeme konštruktivistické učenie humanitných predmetov, pilotne dejepis 5-7, Viac na etri.sk