Модель децентрализованного обучения на задаче Консенсуса Плотности

Как рой агентов находит истину без главного? Смотрите, как 2500 "глупых" программных единиц достигают 100% консенсуса, используя только локальные сплетни! Вы когда-нибудь задумывались, как стая птиц или муравьиная колония принимают коллективные решения без единого лидера? В этом видео мы погрузимся в мир распределенных систем и смоделируем, как рой агентов, видящих только своих ближайших соседей, может решить сложную задачу консенсуса. Мы откажемся от градиентных спусков и вместо этого применим принципы, вдохновленные нейрофизиологией — Обучение Хебба. Что вы узнаете из этого выпуска: Механика "Роя": Как бинарные агенты (Черный/Белый) принимают решения, основываясь на взвешенном мнении соседей. Самообучение: Увидите, как агенты динамически меняют "доверие" (веса) к другим, усиливая связи с теми, кто прав, и игнорируя "шум". Фазовый переход: Наблюдайте в реальном времени, как хаос (51% консенсуса) превращается в абсолютный порядок (100%) через лавинообразный процесс. Устойчивость: Почему децентрализованные системы самоисцеляются и как они справляются с "дефектными" агентами, чего не всегда удается добиться в централизованных моделях. Это не просто теория — это запуск симуляции на сетке 50x50, где мы проследим хронологию победы коллективного разума. Если вам интересно, как простые локальные правила порождают сложное, адаптивное и устойчивое поведение, это видео для вас! Не пропустите момент, когда хаос сменяется порядком! 👍 Понравилось видео? Поставьте лайк, чтобы поддержать развитие канала, и напишите в комментариях, какие еще распределенные системы вы хотели бы увидеть в действии! 🔔 Подписывайтесь и жмите колокольчик, чтобы не пропустить новые разборы сложных систем и ML-концепций! #ML #ИскусственныйИнтеллект #РаспределенныеСистемы #Консенсус #ОбучениеХебба #РоевойИнтеллект #Симуляция #МашинноеОбучение #Нейросети