序文の代わりに
最近、運命は私をニューラルネットワーク（NS）の領域に導いた。 この質問は私にとって非常に興味深そうで、何を隠せますか、非常に有望です。 ああ、文字通りもう少しだけ開発できるなら、国民議会に基づいて何ができるかを考えただけで、どのような範囲が開かれます！ そしてつい最近、面白い（もちろん私の意見では）概念が頭に浮かびました。 ああ、そうです、私は国会の問題における私の判断の真実と正当性を決してふりしません。正直に言うと、この分野では私はアマチュアです（今だけ信じたい）。 それにもかかわらず、私はhabrakatの下で好奇心を誘います。 私は（建設的な意見を）待っています、私は（理解のために）願っています、そして（理解して）信じています。
足はどこから成長しますか？
「人は間違いから学ぶ」という古いフレーズを最近聞いて、国会について考えて、私はこれらの構造の予想外のハイブリッドに出会いました。 実際、彼はどんな人でしたか？ 人工ニューロンは、生きている人間のニューロンの「アナログ」です。 もちろん、アナログは粗野ですが、一言で呼ばれることは何もありません。 原則として、NSの構造に関係なく、すべて正しい例で学習します：参照ベクトルXが入力に供給され、対応するベクトルYが出力されます。NSが情報を学習するまで手順が繰り返されます。 同様の学習方法を次の状況と比較します。 人の前に、直線が描かれた紙を置きます。 次に、直線がどのように描画されるかを示します（鉛筆をシート上の1点に置き、シートから引き出し続け、離します）。 直線がどのように描かれるかを思い出すまで、この手順を数回繰り返します。 そして最後に、被験者に自分で同じ線を引きます。 言うまでもなく、人は成功しません。 より正確には、結果はわかりますが、直線は直線ではありません。 ストレートではありません。 ストーリーのこの時点で、「Aha！」と叫び、私の考えの次の部分に進みましょう。
反ニューロン
すでに上で述べたように、NSは正しい例から学びます。 人工ニューロンは人間の「アナログ」ですが、例からわかるように、直線を表示しない人が何人いるかはすぐにはわかりません。 それではどうしますか？ 反対から行ってみましょう。 参照サンプルが目的の効果をもたらさない場合、正反対のことを試みます-エラー時にNSを訓練します！ したがって、仮想ネットワークの入力に誤ったXの値が与えられ、出力に対応するYの値が割り当てられます。この場合はどうなりますか？ しかし、最も粗雑な方法でオプションのスペースを制限することがわかります。 すでにおなじみの例で私の推論を説明し、主題に定規を提供します。つまり、線を描くためのオプションのスペースを制限します（読み取り-シート）。 すでにこのような些細な問題を抱えているため、私たちの不運な主題は対処しなければなりません。 それで、私たちは私たちが望んだものを得ました-ダイレクトライン。
実際、反ニューロンはそれと何の関係があるのでしょうか？ そのため、私はあなたに答えます！ 通常の人工ニューロンが正しいサンプルでトレーニングされている場合、誤ったデータでトレーニングされたニューロンをアンチニューロンと呼びます。 用語を理解しました。次に進みましょう。
データ形式
NSは、次の3種類のデータを適切に処理する必要があります。
- ルール（それらは真のデータであり、事実です）;
- 制限（これらは誤ったデータでもあります）;
- 例外（各ルールには例外がありますよね？）
しかし、よく見ると、事実はオプションのスペースで上下から完全に制限されている「線」です。 ここでは、少し余談をして、このオプションのスペースをどう見るかを説明する価値があります。 彼らが言うように、一度見るのが良いので、ここにあります：
そのため、アリーナにはオプションのスペースがあります！ 左端-入力値、右端-週末。 実際、その間のすべてがまさに空間です。 線の例を思い出すと、描画は次のようになります（制限されたスペースは灰色でマークされています）。
さて、上のリストの「ルール」自体も線であり、上と下の両方に限定されています。 ところで、ここで、事実が明確で曖昧になるような瞬間に言及する価値があります。 明確な事実によって、XとYの明確な対応を理解します。しかし、曖昧な事実ははるかに興味深いものです。 たとえば、「空が見えてから見上げる」という事実は、明確に反対に対応しません。 つまり、私が見上げると、空を見る必要はまったくありません。 グラフでは、このようなあいまいな事実が斜めに表示されます。 入力Xは出力Yに当てはまり、物理学からわかるように、入射角は反射角に等しいため、対応は他のXで応答します。しかし、これはオプションの無限の空間にあります！ スペースを「私の上の天井がない場合」という条件に制限します。 それから、「空を見て、見上げる」という事実は、「見上げる、そして私の上に天井がなければ空を見る」という反対に対応します。 これは次のようになります（私は目で見たので、画像の正確さは疑わしいですが、推論の本質は明確でなければなりません）：
実際、私たちはすでにルールと制限に触れています。 しかし、例外はどうですか？ したがって、これらの「追加条件」は例外を形成します。 さて、夕方の終わりに...
なんでこんなこと？
私の意見では、このようなシステム（上記のすべての必要な開発と不完全なせん妄を備えた）は、たとえば同じ予測と意思決定で問題を解決します。 結局、十分なデータ形式の手荷物で、Y（つまり目標）を指定でき、NSは実装に必要なこと、つまりXを対応させると言います。
あとがき
この考えの流れをマスターしたすべての人に感謝します！ ご清聴ありがとうございました。
UPD：はい、少しお願いします。 親愛なる市民の皆さん、あなたが精神的に成長し続けることができるように、私はより詳細にしたいと思います。