#ИИ #Генеративные_Модели
Некоторые говорят, что эти сложные модели глубокого обучения — просто стохастические попугаи-грабители. Ну и какой ответ? Да или нет точно. Давайте спорить об этом.
Если взять один-два слоя в модели обучения, то можно сказать, что да, есть какое-то грабеж. Но здесь, в живых моделях, система работает со многими линейными или нелинейными активациями (в зависимости от обстоятельств). Следовательно, кроме суммирования, применяются нелинейные функции, которые выводят систему на новый уровень. Кроме того, применяется коррекция ошибок, которые могут быть функциями MSE/loss, в любом случае эта комбинация не работает как движок ограбления.
Это сложные системы, которые можно моделировать с помощью многомерного исчисления. Более высокое измерение происходит от количества переменных и используемых активаций.
Необходимо сделать больше, чтобы воспроизвести модель, понять ее и расшифровать отношения между входными и выходными данными.
Это, безусловно, проблема черного ящика прямо сейчас. Но можем ли мы его формировать? Можем ли мы иметь модель белого ящика для каждой проблемы глубокого обучения, генеративной или негенеративной? Если бы это был попугай-грабитель, то это не было бы проблемой черного ящика.
Можем ли мы отлаживать модели глубокого обучения? Ответ снова: если вы рассматриваете это как стохастический попугай-грабитель, то вы можете отладить его, верно? Но до сих пор мы не можем его воспроизвести или отладить. Это доказывает еще один момент.
Как мы можем представить это решение, используя графическое представление функций? Как будет выглядеть графическое представление, если это машина для ограбления, означающая те же отношения ввода-вывода?
В некоторых случаях да, когда есть точное совпадение, то вывод будет лучше всего представлен в виде ввода. Следовательно, модель ведет себя как попугай-грабитель, но обратите внимание на случаи, когда входные данные не соответствуют данным обучения. Это означает, что когда некоторые из точек данных тестирования и данных обучения совпадают, тогда вывод может быть тем, который задан на входе, следовательно, механизм ограбления, но как насчет неизвестных входных данных — больше не попугай-грабитель!?
