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晚上林自强找到林久浩,问起来关于多元关联拟脑模型10版本编程的事情。
“久浩呀,你丁叔说你把10的模型写完了,你是使用python语言编写的吗?”
林自强问道。
“是呀,这是最初级的模型,运行效率不是很好,不过丁叔他们公司先用着,我这边还在继续改进”林久浩。
“你把代码给我,我抽时间看一看”林自强。
“好的,老爸,我用u盘拷贝给您,您抽时间看吧”林久浩拷贝了代码,把u盘递给林自强。
“老爸,您上回说过的多元关联拟脑20版本的模型,我还没有完全明白,您能再给我讲一下吗?”
林久浩。
“可以呀,你知道20版本最关键的部分,是使用三维坐标系来标定信息元之间的关联关系,这与10版本的网状关联关系不同”林自强。
“我看到了,您使用了三维坐标系,您为每一个信息元都设定了三维坐标系,而且三维坐标系的每一个象限都有特殊的定义”林久浩明显已经学习过模型。
“对,信息元之间的关系,不是单一的关联关系,而是分为五类十种关系,这一点你明白吗?”
林自强说。
“哪五类十种关系呀?”
林久浩继续问。
“六亲关系,即我生、我克、生我、克我,兄弟关系,这是五类关系,每一类关系又分为正向增益和负向损减的两种效果”林自强。
“那怎么有十种呀?”
林久浩。
“我生、我克、生我、克我,这是四类,正负两个方向,就是八种,兄弟关系分为比肩和劫财两类关系”林自强。
“比肩、劫财一正一负是两种,加起来是十种,对吧?”
林久浩。
“有误区,比肩、劫财虽然是正负两种影响,但是这两种影响很奇妙,就是无法判断谁是正谁是负,需要结合具体问题具体分析”林自强。
“这么复杂,那怎么对待这两种关系呢?”
林久浩。
“这两种关系本来就是预备信息元,当这些信息元没有与我元发生联系的时候,是预备关系,但是预备关系有两种趋势比肩和劫财”林自强。
“预备信息元,预备关系,不参与计算吗?”
林久浩。
“如果对我元没有影响,则不参与计算,如果对我元产生影响,那么它们会转化为我生、我克、生我、克我前八种关系之一”林自强。
“哦,就是信息元与我元没有产生关系的时候,作为预备关系具备比肩劫财趋势,发生关系的时候,比肩劫财趋势参与计算,最终归属前八种关系”林久浩。
“非常正确”林自强。
“为什么要用三维坐标系来标识呢?”
林久浩说。
“因为我们要把拟脑的信息比对转化成数学计算,所以就要建立以我元为核心信息元的三维坐标系”林自强。
“为什么要转化为数学计算方式?老爸”林久浩。
“因为数学是一切语言的基础,最通用的语言,而且数学是可以计算的,不能转化为数学的拟脑智能,无法进行计算比较,只能作为信息对比的工具”林自强。
“计算比较?卷积算法就是计算比对结果择优,实现了拟脑的数学计算过程,对吗?”
林久浩说。
“对也不对,首先卷积算法没有实现拟脑,其次,我们的多元关联拟脑技术,除了采用结果比对择优,更重要的是采用了路径比对择优,而卷积算法只是采用了结果比对择优,更严格的讲,卷积算法用的还是信息比对,还不能算是数学计算”林自强。
“这是怎么做到的?”
林久浩。
“首先,我们要先了解如何把刚才的十种关系类型,通过三维坐标系转化成数学模型”林自强。
“怎么转化?”
林久浩问道。
“三维坐标系方法,就是以我元为核心信息元,建立一个左手或右手坐标系,坐标系会出现八个象限,分别代表我生、我克、生我、克我四类八种关系,正象限为增益象限,负象限为损减象限”林自强。
“到底是左手还是右手坐标系呀?”
林久浩。
“都需要,针对不同的信息元,更多种类的坐标系都可能要用到”林自强。
“好的,我们说建立一个三维坐标系,会产生四个正象限和四个负象限,四个正象限代表增益,四个负象限代表损减,然后将相应的信息元放入象限,是吗?”
林久浩。
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