Морфогенетический Нейро-Рой / Точность распознавания цифр

Как превратить рой нейронов, кластеризующий образы цифр, в классификатор? Узнайте, как проверить точность классификатора на MNIST, используя принципы биологической эволюции и энергетического баланса! Мы продолжаем эксперименты с «Морфогенетическим Нейро-Роем». Первую часть рекомендуется посмотреть, чтобы иметь представление о модели роя: В прошлый раз автономные агенты научились *видеть* различия в цифрах, работая как чистый кластеризатор. Но как заставить их не просто группировать данные, а присваивать им конкретные имена — 0, 1, 7? В этом выпуске мы совершаем ключевой шаг: превращаем «дикий» рой в самообучающийся классификатор без использования традиционного градиентного спуска. Мы используем элегантный метод «Ассоциативного Маркирования», вдохновленный тем, как мозг закрепляет ассоциации. Что вы узнаете из этого видео: * **Концепция Резонансного Маркирования:** Как мы калибруем агентов, наблюдая за их победами в конкуренции, чтобы присвоить им метки классов (например, «Детектор Семерок»). * **Биологическая Аналогия:** Как этот процесс похож на формирование специализированных нейронных групп в живом мозге. * **Инференс:** Простая и быстрая логика предсказания, основанная на том, какой агент оказался самым сильным в рое. * **Взгляд в Будущее:** Анонс следующего этапа — внедрение вертикального роста и локального зрения, что приблизит наш рой к архитектуре CNN. Если вы интересуетесь нейроморфными вычислениями, самоорганизующимися системами или ищете альтернативы...