{"title":"Hypothesis of Neuron Activation According to the Laws of Symmetry","authors":"K. Maiorov, A. Lozhkin","doi":"10.22213/2410-9304-2019-2-43-49","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В статье рассматриваются основные функции активации в современных нейронных сетях и их недостатки. Сделан вывод, что все они обладают одним недостатком, который заключается в невозможности интерпретировать полученные сигналы, это просто нормализованные значения взвешенной суммы синапсов. Рассмотрена таблица симметрий (автоморфизмов) и их роль в семиотическом анализе и лингвистике. Лингвистика содержит универсалии, которые даже при поверхностном анализе являются симметриями. Следовательно, семиотический анализ является математическим методом, так же как лингвистика представляет собой точную науку, подчиняющуюся законам теории множеств и универсальной алгебры. Сделано предположение о возможности использования прагматического анализа и механизма симметрий в нейронных сетях. Предложен новый подход, который включает в себя группировку нейронов в скрытом слое по виду симметрии (автоморфизма) и использовании трехфазовой функций активации для каждой группы, характеризующих проявление свойств автоморфизма данной группы. Каждая группа нейронов обладает собственной памятью для хранения частых сигналов, генерирующих в дальнейшем символьные цепочки. На начальном этапе взяты две группы симметрий – переставная и зеркальная. Предлагаемый подход может сделать нейронные сети более доступными для понимания ввиду интерпретируемости сигналов.","PeriodicalId":238017,"journal":{"name":"Intellekt. Sist. Proizv.","volume":"31 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-07-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Intellekt. Sist. Proizv.","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22213/2410-9304-2019-2-43-49","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1
Abstract
В статье рассматриваются основные функции активации в современных нейронных сетях и их недостатки. Сделан вывод, что все они обладают одним недостатком, который заключается в невозможности интерпретировать полученные сигналы, это просто нормализованные значения взвешенной суммы синапсов. Рассмотрена таблица симметрий (автоморфизмов) и их роль в семиотическом анализе и лингвистике. Лингвистика содержит универсалии, которые даже при поверхностном анализе являются симметриями. Следовательно, семиотический анализ является математическим методом, так же как лингвистика представляет собой точную науку, подчиняющуюся законам теории множеств и универсальной алгебры. Сделано предположение о возможности использования прагматического анализа и механизма симметрий в нейронных сетях. Предложен новый подход, который включает в себя группировку нейронов в скрытом слое по виду симметрии (автоморфизма) и использовании трехфазовой функций активации для каждой группы, характеризующих проявление свойств автоморфизма данной группы. Каждая группа нейронов обладает собственной памятью для хранения частых сигналов, генерирующих в дальнейшем символьные цепочки. На начальном этапе взяты две группы симметрий – переставная и зеркальная. Предлагаемый подход может сделать нейронные сети более доступными для понимания ввиду интерпретируемости сигналов.