涌现
读书评论:
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五花王03-04感觉还是读不太懂,也许需要做很多拓展的查询,再刷才能理解,复杂性的阐释和理解确实是个耗能的过程
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Lelandycrain03-101.涌现现象出现在生成系统之中。2.在这样的生成系统中,整体大于各部分之和。3.生成系统中一种典型的涌现现象是,组成部分不断改变的稳定模式。4.一个稳定模式所在的环境决定了它的功能。5.稳定模式之间的相互作用带来了约束和校验,随着这样的模式数量的增加,系统的“能力”也会增强。6.稳定模式通常符合宏观规律。7.“存在差别的稳定性”是那些产生了涌现现象的规律的典型作用结果。8.更高层的生成过程可以由强化的稳定性而产生。
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滴天01-04之前已经了解神经网络原理,再反过来看涌现,略显笼统,从系统论观点:整体大于部分之和。涌现的确解释了为什么1+1大于2。整本书由于是面向非专业读者,描述性及事例篇幅较多。
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只抓住6个06-18但愿不是作者写作技巧的问题,反正一直有隔靴搔痒的感觉。他不断强调模型的重要性、介绍建模方法,差点让人以为书名写错了。而对元胞自动机、康威生命游戏这些本来可以简单形象地表达涌现概念的例子,本书又写得比较简略。或者是因为涌现本身就属可遇不可求,它没有主体,但可能有主动性,我们只能被动等待它,像钓鱼一样使用各种手段让它的出现具有最大可能
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bx08-19模型为什么是有用的,我们该如何建模,学会用模型思考。提炼总结。
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大碗09-06理解深度学习更容易理解涌现,复杂和有效源自简单,可叠加的简单形成复杂和多样,然后才能涌现。好的复杂是complex,而不是complicated。
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麒麟04-29“什么是涌现,我将把它写得普通人都能读懂,那就是:涌现好,涌现妙,涌现好的呱呱叫,欧耶。。”懂了吗
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农民CPA04-27说是科普,我也没太读懂
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damo04-21圣塔菲的忠粉,复杂科学的重要著作必须要看的,霍兰德是涌现的提出者,经典之作。
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kirklyn09-19约翰霍兰的书,成书于1999年。我隐约中就有感觉,机器学习和复杂性应该有某种联系,原来20年前霍兰就告诉我了,二者是传承关系。虽然说现在看起来第一章的增强学习,第二章的神经网络,都有点古老了,但这也正说明机器学习领域发展之快。那就让它继续发展吧,直到解开复杂性谜团那一天吧
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舜禹11-21也是很受挫的一次阅读体验,能感觉出是一本好书,可惜自己的水平不够
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Lyapunov05-28读到第三章,意识到我读过十多年前出的老版本…这个新版的纸张还很臭。