Морфогенетический Нейро-Рой / Моделирование
Мы создали нейросеть, которая учится, как живой организм, используя голод и конкуренцию. В этом видео мы погружаемся в мир Морфогенетического Нейро-Роя — модели, где сотни цифровых агентов соревнуются за выживание, распознавая рукописные цифры из датасета MNIST. Узнайте, как принципы гомеостаза и биологической конкуренции позволяют рою кластеризовать данные без единого урока с учителем. Код модели: https://gitverse.ru/Nikas/NeuralNet.2025/content/master/manim/dc_mnist ЧТО ВЫ УЗНАЕТЕ В ЭТОМ ВЫПУСКЕ: * **Анатомия BioAgent:** Как «геном» (веса) и «энергия» определяют судьбу цифрового организма. * **Цифровая Совесть:** Механизм «Привыкания» ($H$), который штрафует жадных агентов и не дает одному победителю захватить все ресурсы. * **Магия Предобработки:** Как центрирование данных делает векторы цифр ортогональными, облегчая агентам задачу распознавания. * **4 Фазы Эволюции:** От Восприятия и Конкуренции (с учетом штрафа за жадность) до Митоза, когда уставший родитель передает эстафету свежему потомку. * **Визуализация:** Взгляд внутрь роя, где красное — это возбуждение (ожидание чернил), а синее — торможение (ожидание фона). Если вы хотите понять, как принципы биологии могут заменить сложные алгоритмы машинного обучения, это видео для вас. Мы покажем, как, создав правильную среду, можно заставить интеллект появиться сам собой. Нажмите "Подписаться", чтобы не пропустить наши следующие эксперименты с самоорганизующимися системами! Обязательно напишите в комментариях, какую еще биологическую концепцию стоит применить к ИИ. Ставьте лайк, если вам понравилась идея «цифровой совести»! #Нейросеть #МашинноеОбучение #Бионика #MorphogeneticNeuroSwarm #ЭволюционныеАлгоритмы #MNIST #ИскусственныйИнтеллект #Самоорганизация #ГлубокоеОбучение
Мы создали нейросеть, которая учится, как живой организм, используя голод и конкуренцию. В этом видео мы погружаемся в мир Морфогенетического Нейро-Роя — модели, где сотни цифровых агентов соревнуются за выживание, распознавая рукописные цифры из датасета MNIST. Узнайте, как принципы гомеостаза и биологической конкуренции позволяют рою кластеризовать данные без единого урока с учителем. Код модели: https://gitverse.ru/Nikas/NeuralNet.2025/content/master/manim/dc_mnist ЧТО ВЫ УЗНАЕТЕ В ЭТОМ ВЫПУСКЕ: * **Анатомия BioAgent:** Как «геном» (веса) и «энергия» определяют судьбу цифрового организма. * **Цифровая Совесть:** Механизм «Привыкания» ($H$), который штрафует жадных агентов и не дает одному победителю захватить все ресурсы. * **Магия Предобработки:** Как центрирование данных делает векторы цифр ортогональными, облегчая агентам задачу распознавания. * **4 Фазы Эволюции:** От Восприятия и Конкуренции (с учетом штрафа за жадность) до Митоза, когда уставший родитель передает эстафету свежему потомку. * **Визуализация:** Взгляд внутрь роя, где красное — это возбуждение (ожидание чернил), а синее — торможение (ожидание фона). Если вы хотите понять, как принципы биологии могут заменить сложные алгоритмы машинного обучения, это видео для вас. Мы покажем, как, создав правильную среду, можно заставить интеллект появиться сам собой. Нажмите "Подписаться", чтобы не пропустить наши следующие эксперименты с самоорганизующимися системами! Обязательно напишите в комментариях, какую еще биологическую концепцию стоит применить к ИИ. Ставьте лайк, если вам понравилась идея «цифровой совести»! #Нейросеть #МашинноеОбучение #Бионика #MorphogeneticNeuroSwarm #ЭволюционныеАлгоритмы #MNIST #ИскусственныйИнтеллект #Самоорганизация #ГлубокоеОбучение