Матричная модель рекуррентной нейронной сети Хопфи

 Из книги "Динамика пространства и время", 2 глава "Философия техносферы"
 
 О рекуррентных функциях и нейронных сетях

 В 1905 году (завершение первой фазы механизации сознания) появился труд работавшего в области голоморфной динамики (то есть динамики неразрывных образов) французского математика П. Фату, посвященный анализу описывающих рекурсивные процессы рекуррентных рядов комплексных чисел.
 Динамика рекуррентных рядов последовательно обращает каждый новый член ряда как бы "на себя", то есть на логику предыдущей математической последовательности.
 Таков и ряд "числа Фиббоначи", которым пользовался Р. Эллиотт. Это значит, что каждый член рекуррентного ряда, как и в схеме исторического дискурса, строится в центре, в пересечении двух динамик: ретроспективной и перспективной рекурсий, являющихся для него ковариантными.
 Голоморфная динамика рекуррентных рядов Фату (концептуализованная позднее как "множество Мандельброта"), переводит рядовые последовательности в идеографические модели - орбиты точек графика рекуррентной функции, а сама технология находится, таким образом, на грани между номотетической (дискретной) и идеографической (перманентной) математикой.

 В 1938 году, на мервой теоретической фазе полной машины, появилась книга Р. Элиотта и Ч. Коллинза «Закон волн» ("The Wave Principle"), открывшая миру мировую волновую модель Элиотта, демонстрировавщего действие постоянных циклов в различных мироовых проценсах. В её первой главе говорится:
"Весьма далеко идущее исследование в области человеческой деятельности показало, что практически весь ход развития, который является результатом нашей социально-экономической жизнедеятельности, следует некому закону, который заставляет результаты повторяться в виде схожих и неизменно рекуррентных последовательностей определенного набора волн или импульсов установленной формы.

Рекуррентным мы назовем агрегат (функцию) управления, в котором, кроме прямой связи - от логически менее удаленного элемента к более удаленному, имеют также обратные связи (рекурсии). При этом под обратной связью (рекурсией) подразумевается (векторно противоположная прямой) связь от логически более удалённого элемента к менее удалённому (понимая под логикой причинно-следственную связь двух событий, находящихся между собой в векторном соотношении "смыслового" времени от прошлого к будущему)
 Далее мы обратим внимание на то, чем является принцип рекуррентной функции для модели мира как системы иоли как результате действия управляющих программ.
 Под миром мы подразумеваем триединую реальность Земли, но для авторов рекуррентных функций и рекуррентных моделей неройнных сетей мир есть квазидеиная реальность, отраженная в сложных процессах и сложных дискретных структурах нейронов головного мозга высокоразвитого существа (животного или человека, в подобных моделях между ними не усматривается онтологического различия)

 Рекуррентные модели нейронных сетей

 В 1958 году, на третьей теоретической фазе полной году появилась статья Ф. Розенблатта о перцептронах, машинах, якобы способных благолдаря обратным связям ассоциативных процесвов моделировать восприятие и память человека, и к тому же якобы способных к "обучению". Вскоре эта модель была смоделирована на компьютере.
 Это была первая модель рекуррентной нейронной сети, с помощью которой рецепция дискретных элементов визображения некоторых объектов, зашифрованная в единую матрицу, анализировалсь компьютерами на сочетения простых элементов в сложные. А это давало возможность сравнения изображений стандартных с фактическими для нахождения подобий. Так в дискретной среде с помощью стратегии анализа информационного кода компьютерами моделировалась способность человека распознавать цельные образы (перцепция), отождествляя эту цельность с пространственно-временной структурой дискретных элементов изображения (пикселей)

 Такая модель имела большое будущее в техногенезе, создавшем модели рецептивного восприятия сканерами и обработки информации компьютерными программами, сравнивающими пространственно-временную основу одних знаковых систем с другими.
 Такая технология получит широкое распространение в конце ХХ - ХХI века, так как ею математически имитируется знаковая подоплека кода нейтральной информации, вмененная миру информационным полем архтипа триединой реалаьности, способной колировать как меры физической информации пространства, так и пространствоподобные меры материальной информации времени прошлого, которое в потенцуиальной форме хроноса закодировано в архетипе пространства-времени.
 В таком архетипе, продукте квалитативной эволюции Земли, перемежаемой квантититавными эволюциями и инволюциями, можно говорить об эволюции символов (отображений - от образов), а значит, эволюции знаковых систем, дающим для отображения от цельных образов в символах дискретно-знаковую структуру, усложняющую в эволюции идеографические формы контуров физической матрицы (материальных вещей, запечаиленных в формах физического веществе)

 Уже в перцептроне Розенблатта смоделирован этот принцип визуального анализа составных знаковых систем, и этот принцип базируетсмя на создании энергоинформационных структур, где сигнал оброабатывающейся информации распределен на уровни асбстрактизации (где сложную форму можно представить как матричную сумму простых форм, скомбинированных в пространстве между собой по мере действия матричного хроноса - моментов итераций  знаковой системы. Такая система есть своего рода мир-программа от мира компьютера, а нейронные сети в такой модели есть система устройств (и затем система таких систем, вплоть до результата на выходе, который является максимумом абстрактизации визуальных дискретных элементов) потому сравнивается с идеальным образцами - компьютернымм "эйдосами")
 
 Это метод распознавания структуры сложных знаковых элементов, которая создавалась в эволюции знаковых систем, то по принципу абстрактизации дискретных элементов поэтапно. В упрощенной модели диахронального действия фматериальной формообразующей метрики времени-пространства, формирующих структур пространств-мест, это выглядит примерно так.
 Заметим, что предлагаемая ниже модель формирования физической матрицы геопространства-времени строится, согласно принципам управляемой (событиями творения-управлдения) двуединой реальности Земли, по модели линейной эволюции качеств, которая при этом в квантиативные интервалы модулируется циклами от усложняющейся физической-номотетической метрики в материальной матрице описательной реальности (где в структуре контейнерного пространства-времени с зашифрованным потенциальным - осным хроносм) и формируется матрица универсалий.

 И такая матрица единого статического хроноса с метрикой архетипов описательной реальности есть выстроенная в порядке хрональной иерархии квалитативной эволюции последовательность зряженных материальной информацией времени прошлого "исторических слоев" эволюции. То есть это запечатленная в полевом архетипе описательной рееальности история квалитативной эволюции универсума (и выполняет эту функцию в теле-сознании биоса и теле-сознании человечества на энерго-информационном уровне земных зон)

 На первом этапе (итерации) эволюции качества динамического формирующего образа, которая сопровождается квантатитивной эволюцией в структуре дисретных элементов знаковой системы идеграфической матрицы, создается простейшая структура из примитивных элементов. На следующем этапе (первый качественный уровень абстрактизации, появлении первой унивесалии) из структур такого класса создаётся структура структур (универсалия универсалий)
 Она, в свою очередь, на следующей итерации (этапе квалитативной эволюции системы) становится базисом для построения еще более сложных абстрактных моделей (возникает иерархия универсалий)

 И вся такая конструкция эволюционирующего пространства-времени знаковой системы (где временем являются моменты её качественного усложнения, называеме итерациями) содержит в себе иерархию усложяющихся знаковых усниверсалий, по причинному управляющему образу которой и совершается вся эта постепенная эволюция дискретных знаковых систем в двуединой реальности.
 Такой принцип дискретной эволюции дискретных знаковых систем на базисе единого кода нейтральной информации (но в подоплеке действие цельных априорных образов, благодаря ему и происходит единообразное отображений), который также был назван фрактальным, един для любых виуальных, то есть идеографических форм мира, в некоторый момент времени показывающий устойчивую статическую структуру изображения, возникшую в результате морфогенеза: рассмотрим ли мы визуальную форму живого тела, камня, очерка побережья, или форму буквы (или иероглифа), либо аудиоформы морфологии звуков (а также и "язык" других реализованных знаковых систем, перцептируемых людьми), или формы грамматических структур языка.

 Мофрогенетическая структура пространства-времени, переходящая от потенциальности в вещах описательной (где априорная идея является формой) к реализуемости в конутрах физического вещества подлинной реальности (воплощенных вещах) есть всегда своего рода рекуррентный процесс - то есть процесс возврата производимой вещи или вещества к образцу.

 Другое дело - что есть образец:
- динамический образ единой причинной реальности Дао (образ квалитативной линейной эволюции, то есть услоднения, при котором внутрення энтропия упправляемых систем негэнтропически компенсируется извне), действующий в неунифицированные моменты настоящего времени: события творения-управления миров, так как цельная реальность-антиархетип Дао есть инструмент Творца
- реализованный в интервалах между описанными выше событиями, при рекапитуляциях потенциального хроноса от архетипов описательной реальности, который модулирует своими циклами унитарной динамики пространства хрональную волну линейной эволюции, порождаемую в моменты настоящего времени ( в событиях квалитативной эволюции)

 Архетип геопространства-времени физической матрицы подлинной реальности универсума Земли (а составной частью такого архетипа является и биота, и физичские тела людей и геопространство их обитания), в строении контуров вещества запечатлевает все моменты эволбюции кватитаитивной, а таке в интервалах между ними квантаивных эволдций и отдельных инволюций.
 Как видим, сам процесс рекурренции скрывает величайшую онтологическую сложность - при величайшей простоте цельной причинной реальности Дао (единого неразрывого образа качественно эволюционирующего мира Земли), которая осуществляет управление (в обытиях прямого управления параллельное, в интервалах последовательное) над эволюциями всех элементо этой сложности (и слаженности) в двуединстве реальностей Земле.

 Модель рекуррентных нейтронных сетей благодаря свой энерготехнологии имитирует энерго-информационную систему физичсекой матрицы, где энерготезнология управляет инфоормационными технологиями, как и конципирует наша модель управления техногенеза. Но уже вилим всю ограниченность такой модели.
 В этой модели нейрон (а также группа нейронов) активируются к деятельности только после того, как суммарный сигнал на входе достигент некоторого критического значения энергии (и это материальная энергия времени), называемого "весом", и такие контрльные веса, которыми и сами нейроны и ненйронные сети управляются, имеют как единичные нейроны, так и простые, таки сложные их "ансамбли", которыми "режиссирует" интегрируюбщая материальная метрика времени-пространства в простраснтвах-местах активации как отдлельных нейронов, так простых и сложных групп.

 А сложная группа физичсекой матрицы есть слаженная группа групп, то есть соединенная в результате синхронального действия фомирующей материальной метрики времени-пространства, где простраснтва-места характеризуются синхронностью локальных хроносов тех элементов дискретной среды физической матрицы, которые обединены действием цельного образа на систему дискретных элементов.

 Как видим, действие материальной метрики времени-просттанства может быть сложносоставным по хрональноуми действию. самой иерархии управылябющи моментов.
 Метрика и является таким действием, иерарщически структурированным схвемах осевых и неосевыхмоментов, так как эта метрика (переход осного хроноса из потенциальной формы опистельной реальности универсума в актуальную форму моментов настоящего времени подлинной рельности универсума) является в знаковой основе ни чем иным как перекодировкой физической контейнерной физической метрики (описательной реальности) с осным хроносом (а осный хронос как знаковая матрица есть "матрёшечное "пространство взаимно вмещаемых моментов времени)

 В 1969 году после обоснованной критики перцептроны, для концепта которых использовалась модель кода физической бинарной информации, поэтому их процесс сравнения распознания знаковых структур был основан на пряде последовательных бинарных орперация с символами, потеряли свою привлекательность.
 Но разработка моделей рекуррентных нейронных сетей получила "новое дыхание" в 70-х годах с появлением кибернетики второго поколения, давшей математикам-программистам мощное оружие дискретного анализа: технологии кода нейтральной информации.

 В 1974 году, на второй фазе динамики нейтрального кода информации появляется статья американского математика У. Литтла "Существование постоянных состояний в мозге", предложившего использование счисления материальных матриц для создания рекуррентных нейронных сетей. Он использовал описательную "модель Изинга", в которой принцип собирания данных о структуре пространства-времени построен на собирании матриц дискретных эоеметов среды в единую комплексную энерго-информационную матрицу путем транспонирования, умножения и сложения матриц-образцов, где таким образом зашифрован нейтральный код о формах дискретных объектов, заключененных в базу данных результирующей матрицы W (её статическая структура и есть, по Литтлу, "постоянное состояние в мозге")

 На этом принципе "алгоритма Литтла" и основано гипотетическое свойство нейронных сетей "Хопфилда" - в результате "обучения" образцами распознавать их даже в искаженных ("зашумленных" информационным мусором) объектах. Об этом автор одного и учебников своего времени сообщает так:
 "Нейронная сеть Хопфилда как машина устроена так, что её отклик на запомненные m эталонных «образов» составляют сами эти объекты, а если объект немного исказить и подать на вход машины, он будет восстановлен и в виде отклика будет получен оригинальный объект, соответствующий имеющимся образцам. Таким образом, сеть Хопфилда осуществляет коррекцию ошибок и помех предъявляемых ей объектов благодаря наличию у неё объектов безошибочных"
 
  Итак, алгорим Литтла - это только математическое моделирование рекуррентной нейронной сети с использованием матричного кода нейтральной информации, базового для энерго-информационной "прокладки" физической матрицы подлинной реальности, хотя и примененное математиком к живым структурам, так как мыслители техногенной эры, могоцентристы, верили в том, что действия нейронных сетей (ансамблей, взаимно-организованных комплексов дискретных ячеек, "клеточный автомат") в головном мозгу высших животных и человека в самом деле подобно работе компьютера.

  Только на второй фазе статики кода нейтральной информации появилась возможность создать средствами информатики и кибернетики рекуррентную модель нейронной сети, где обоснована технология матричного кодирования.
  А идеографическая физическая матрица пространства-времени подлинной реальности, воспринимаемая субъектом в тле-сознании человека перцептивно-цельно как неразрывные образы, которые отображаются в "пиксельной" структуре дискретных элементов, и моделируемая средствами информатики рецептивно-дискретно  ("овремененное пространство") средствами кода нейтральной информации несёт в себе шифр потенциального "опространствованного хроноса" ("времени-пространства", её сформировавшего)

 Так в текущем 1982 году Х. Хопфилд и его единомышленники из знаменитого МТИ создают первую, пока еще математическую модель комплексно рекуррентной, то есть матричной энерго-информацинной нейронной сети, которая для синхронизации всех элементов использует энергетически-пороговый принцип "перцептрона" (активации нейрона определенным критическим "весом", как обозначается мера материальной информации времени, а хронос такой системы это моменты её итерации), но в отличие от "перцептронной" технологии, создаёт полную матрицу всех возможных состояний системы, заключенную в архетипе геопространства-времени.

 Такую матрицу мозгоцентристы конечно сравнивают с человеческой памятью, которой свойствен ассоциативный принцип хранения и поиска информации.
 Ввиду единства комплексной системы здесь "всё связано со всем", так как ассоциативные связи энерго-информационной структуры физической матрицы пространства-времени человеческой и коллективной памяти-"чувствилища", возникают динамически по следам, которые между информационными структурами проложены энергетическими каналами между категориями, оставленными той материальной формирующей метрикой времени-пространства, которая в архетипе памяти некогда создавала связи языковых значений (сформированная эпистемами языковой действительности)

 Однако рекуррентная модель физической энерго-информационной матрицы, приписывемая нейронным сетям головного мозга, в лучшем случае способна имитировать только дискретные процессы двуединой реальности человеческого тела, но именно и только в физическом организме-теле.
 Подоплекой такого процесса является продуктивная и потребительская деятельность тела-сознания по распространению и реализации вещей (в полевой материальной матрицы времени-пространства описательной реальности), где действует коммуникация вещей на двух уровнях ( земном энерго-информационном, то есть универсальном и небесном инфо-энергетическом, мультиверсальном) и цельно воспринимающего субъекта в теле-сознании.
 А полная модель негэнтропии управления требует расширить модель управляемого двуединства матриц-реальностей Земли до триединства, так как сами реальности презентуют единую реальность Дао.

 Итак, модель рекуррентной нейтронной сети Хопфилда называют ассоциативной. Добавим, что эта модель относится к классу так называемой простой автоассоциативной памяти, которая рекуррентна только к собственной матрице - базе данных.
 Уже следующая модель нейронных сетей Коско имитирует принцип подключения к другим каналам связи, она уже будет названа двунаправленной и гетероассоциативной. В ней группы нейронов функциональны таким образом, что к одной такой группе поступает сигнал, после чего идет либо на обработку в собственной сети и далее на выход к конечному потребителю, либо после переработки передаётся по коммуникативным сетям дальше, так так гетероассоциативная "память" может быть частью сети гораздо бОльших масштабов "коллективной памяти".

 Так начинается эпоха матричного, то есть квазицельного моделирования контуров пространства-времени на базе математики кода нейтральной информации.