С#ка бл#дь, она (он) думает, что самая умная. А то, что киоски освобождаются с разной скоростью, она (он) не понимает. И в башке ее (его) пустой нет ниииикакого анализа ситуации. Люди не понимают, что мать с пятью детьми будет полчаса закупаться, а студент отоварится за минуту, поэтому надо образовать ОБЩУЮ очередь к терминалам, а не вставать там, где быстрее.

То же самое с покупкой билетов на электрички. И только в одном месте это работает нормально: на стойках регистрации в аэропорту. Но работает только потому, что там этим тупым овцам делают загон из заборчиков и ставят надзирателя.

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:

https://rutube.ru/video/93237fce9666b5d2c6bf0a8c31c677e0/

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 в новой серии:

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 стандартному машинному обучению, этот выпуск может быть вам интересен. Смотрите, как хаос превращается в высокоточный порядок!

Код модели: https://gitverse.ru/Nikas/NeuralNet.2025/content/master/mani...

Эмерджентные свойства экономики включают такие явления, как формирование отраслевых кластеров, которые способствуют инновациям и экономическому росту. Примером может служить Кремниевая долина, где плотная сеть технологических компаний, исследовательских институтов и инвесторов создала уникальную экосистему, устойчивую к внешним изменениям. Эта самоорганизация основана на положительных обратных связях, таких как доступ к талантам и капиталу, что усиливает конкурентные преимущества региона.

Самоорганизация позволяет экономике адаптироваться к изменяющимся условиям, будь то технологические инновации, изменения в политике или природные катаклизмы. Эмерджентные свойства обеспечивают устойчивость системы, создавая механизмы, которые помогают минимизировать негативные эффекты кризисов. Важно отметить, что, несмотря на способность к адаптации, такие системы остаются уязвимыми к шокам, которые нарушают критические обратные связи. Например, глобальный финансовый кризис 2008 года показал, как взаимодействие между банковскими институтами может привести к неожиданным системным сбоям.

Изучение самоорганизации и эмерджентных свойств в экономике позволяет лучше понять, как системы управляют сложностью, создают устойчивые структуры и адаптируются к постоянным изменениям.

--

Предыдущий пост в сообществе Наука | Научпоп : Экономические системы как сложные адаптивные структуры

Продолжение: Универсальные закономерности эволюции экономических систем

Этот пост входит в Часть 10. Общие законы экономической эволюции

Попытка выявить универсальные законы, управляющие развитием и вымиранием экономических систем. Роль самоорганизации и эмерджентных свойств.

Научпоп-серия Происхождение экономических систем путём естественного отбора

Ключевым свойством экономических систем является наличие обратных связей. Положительные обратные связи могут ускорять экономический рост, как, например, эффект масштаба в производстве, тогда как отрицательные обратные связи помогают стабилизировать систему, ограничивая чрезмерный рост или потребление. Это позволяет системе избегать хаотических состояний и поддерживать относительное равновесие, несмотря на постоянные колебания в ее параметрах.

Примером сложной адаптивной структуры в экономике является мировой рынок, где миллиарды транзакций ежедневно связывают миллионы участников.

В экономических системах важную роль играет принцип конкуренции, который стимулирует инновации и способствует перераспределению ресурсов в наиболее эффективные сектора. Однако конкуренция может также вызывать нестабильность, особенно в условиях глобализации, когда экономические шоки в одной части мира быстро распространяются на другие регионы. Эволюция таких систем демонстрирует, что их устойчивость зависит от способности к балансу между конкуренцией и кооперацией, а также от гибкости в адаптации к новым вызовам.

--

Предыдущий пост: Будущее экономической устойчивости в условиях глобализации

Продолжение: Роль самоорганизации и эмерджентных свойств в развитии экономики

Этот пост начинает Часть 10. Общие законы экономической эволюции

Попытка выявить универсальные законы, управляющие развитием и вымиранием экономических систем. Роль самоорганизации и эмерджентных свойств.

Научпоп-серия Происхождение экономических систем путём естественного отбора