Нейроны зачем-то кроме соединений ещё и разрывают имеющиеся, не на уровне агентов (сигналов), коих тоже огромное количество разновидностей. Зачем-то им это нужно, разрывать связи физически при штатных условиях.

Разновидности сигналов 0 и 1 в основе нейрону совсем будто мало. Потому как агенты передающиеся от нейрона к нейрону, не только различны ( то есть это базовые 0,1,2,3... 20...и более, если совсем упрощенно). Но они и очень сложны по структуре то есть уже не 0,1,2... а даже и не знаю, корректно ли будет их физику сравнивать лишь с логикой.

кроме того сигналы не просто электрические, а электрохимические. и структура их сильно сложней чем мы сегодня можем воспроизвести

Это и здорово и интересно, и глядя на то чем занимаются фундаментальшики физики последние сто лет точно - печально.

Ребят кому нужен разговорный английский 🇺🇸 для проектов, рекомендую - http://langhouse.programmes.tilda.ws/langhouse_tutors

Со стороны науки в этом направлении врядли можно чего-то дождаться. Дело за изобретателями и гениями, которых наука, в лице большинства её деятелей, как бы не очень-то и принимает в своей среде. При том что гений и изобретатель находится в той же самой среде.

Стараюсь мягко говорить, без шаблонных словечек, поэтому избыточность в тексте присутствует.

Денех нужно будет много. Где их на это всё брать - вопрос не главный, но существенный.

Компов бы не на двоичном основании, а на чуть поболее....

Алгоритмы на 0,1 - пока наше всё.

Кто с чего начинал, могут поделиться опытом?
Глубокое обучение, что-то ещё.
У кого-то должны быть сборники основ, которыми можно поделиться конечно, без искажений последовательности.

Поясню. У меня все наскоками и набегами. Систематизировать.

Например, задача. Освоить прогнозирование на статистике.

Пусть это будет вероятность появления каких-то известных N реакций у M объектов.

С чего начать? А) Теория (темы такая и такая из мат части, темы такая и такая из программирования Б) Практика (на чем эту теорию лучше реализовать)
Чтобы это могло быть систематически, а то читаешь одно, делаешь что-то другое, узнаешь третье, и осощнаегь что надо понимать и отличать что и для чего.
Может есть какая-то известная работа, кото+вя хорошо это доносит, до читателя.

Спасибо.

Если хотите знать статистику, дискретная математика, потом теория вероятность, потом статистика, потом регрессии, потом случайные процессы потом продвинутая статистика, ещё и лин алгебра и матан в довесок

Но это минимум

Хорошая последовательность, понятная))
Пока достаточно. Буду искать толковые работы, по некоторым из этих тем.

Как бы лично я для себя определил что статистику раскурить будет проще, так как её можно проверить на деле.

Если совсем по минимуму был курс от стэнфорда статистика для медиков наудивленее хороший

Но они сделали его платным

И держитесь подальше от курсов карпова

👍👍😊 приму во внимание

#aboutme Работал старшим научным сотрудником Института государства и права РАН, пишу книгу по угрозам ИИ с предложениями по регулированию на международном и локальном уровне. Изучаю текущее развитие ИИ, его влияние в соцсетях и поисковых системах на обострение социальных конфликтов (травля, массовые беспорядки, цветные революции). Буду рад идеям/материалам по теме.

Спасибо, это великолепная работа!
И сайт))