Здравствуйте, Эйнсток Файр, Вы писали:

Р>> F: f(s', l(s), l, f, t', inputs)
Р>> Я вам уже за логику давно второго порядка говорю, наличие рекурсивных формул должно было вам об этом кое что сказать

ЭФ>Приведённая надпись также не является формулой в логике второго порядка.
Послушайте с этим набором ваших назовем их пока "пожеланиями" давайте вы будете разбираться сами. Я уже сказал, что этот синтаксический экспрешин вполне скомпилируется и будет даже работать даже вреальной системе, даже более она и та работает. В реальной системе.

ЭФ>https://ru.wikipedia.org/wiki/Логика_второго_порядка

ЭФ>

Логика второго порядка — расширяет логику первого порядка возможностью квантификации общности и существования не только над переменными, но и над предикатами и функциональными символами.

Зачем кидаться фразами из википедии, просто не целостными данными

ЭФ>То, что у Вас написано, это не "формула", и не "атом", это максимум терм.
Нет это формсула и вот почему, просто как оно работает
1. это синтаксическое выражение, которое с высокой долей вероятности — скомпилируется
2. это синтаксическое выражение работает .. смотрите как
допустим наша нейронка обладает некоторым количеством параметров тогда при происхождении факта (увы в реально работающей NLP системе это так), он происходит — мэтчится, и коллапсирует в некоторый выведенный факт, факт может быть многогранный многослойный и, собственно многозначный. Допустим мы можем из факты взять значение f[j] = get<j>(F);
где F: f(s', l(s), l, f, t', x) вы вкурсе как происходит обучение и подбор параметров? дада )) df / dx = df(s', l(s), l, f, t', x) / dx. собственно расчет зависимостей от параметров, и тем самым подбор как формулы активации, так и формула распределения и коэффициентов параметров происходит таким образом. А вот как подсчитывается это либо брутфорсом, либо аджоинтом — это вопрос отдельный. просто именно аджоинт выдаст аналитическую формулу происхождения факта в NLP системе.

Здравствуйте, Эйнсток Файр, Вы писали:

Р>> F: f(s', l(s), l, f, t', inputs)
Р>> Я вам уже за логику давно второго порядка говорю, наличие рекурсивных формул должно было вам об этом кое что сказать

ЭФ>Приведённая надпись также не является формулой в логике второго порядка.
Послушайте с этим набором ваших назовем их пока "пожеланиями" давайте вы будете разбираться сами. Я уже сказал, что этот синтаксический экспрешин вполне скомпилируется и будет даже работать даже в реальной системе, даже более она и так работает. В реальной системе. Просто формульно выразить можно именно так.

ЭФ>https://ru.wikipedia.org/wiki/Логика_второго_порядка

ЭФ>

Логика второго порядка — расширяет логику первого порядка возможностью квантификации общности и существования не только над переменными, но и над предикатами и функциональными символами.

Зачем кидаться фразами из википедии как не целостными данными. Вы притащили сюда оттуда фразу (напрочь дырявую логически)

Факт — это то, что произошло или происходит в реальности, и его можно доказать с помощью доказательств

вы просто не до конца анализирует произнесенное. От тог7о и весь кварадак. Скажите термин доказательство, оно в рамках чего существует? Само по себе? Критерий истинности? Доказательство — суть методологическое понятие опирающаяся на логику в рамках той формальной (преимущественно), системы в рамках которой идет это доказательство. То бишь факт уже — сложно составной? Уже присутствует логика ? А капнем тему реальности ?

Формула предлагает иной взгляд на вещи
1. она укладывает ИИ в туже канву, что и ЕИ.
2. в этой канве есть пару базисных особенностей, что задает естественный признак отличия ЕИ от ИИ.
все это выражается в формальном языке, и следовательно — математически выразимой в синтаксическом expression. И оно, и это немаловажно — работает.
привет магомед ))


ЭФ>То, что у Вас написано, это не "формула", и не "атом", это максимум терм.
Нет это формула и вот почему, просто как оно работает

1. это синтаксическое выражение, которое с высокой долей вероятности — скомпилируется

2. это синтаксическое выражение работает .. смотрите как
допустим наша нейронка обладает некоторым количеством параметров тогда при происхождении факта (увы в реально работающей NLP системе это так), он происходит — мэтчится, и коллапсирует в некоторый выведенный факт, факт может быть многогранный многослойный и, собственно многозначный. Допустим мы можем из факта взять значение f[j] = get<j>(F);
где F: f(s', l(s), l, f, t', X) вы вкурсе как происходит обучение и подбор параметров? дада )) df / dx = df(s', l(s), l, f, t', x) / dx. собственно расчет зависимостей от параметров, и тем самым подбор как формулы активации, так и формула распределения и коэффициентов параметров происходит таким образом. А вот как подсчитывается это либо брутфорсом, либо аджоинтом — это вопрос отдельный. просто именно аджоинт выдаст аналитическую формулу происхождения факта в NLP системе. Но как правило конечно же, производные все больше сложных функций, и понятно, что размеры формул достаточно велики, чтобы понимать, что расчет будет использовать численные методы.