Obrigado. No caso dasmáquinas analógicas, tal objeção não procede. Mas essa é a origem do comportamento caótico do tent map.
On 4/11/12, Juan Carlos Agudelo Agudelo <[email protected]> wrote: > No trabalho de Siegelmann ela demonstra o seguinte: > 1- Se numa rede neuronal recurrente são admitidos como pesos das > conexões somente números inteiros então o modelo é equivalente ao > modelo de automata finitos. > 2- Se numa rede neuronal recurrente são admitidos como pesos das > conexões somente números racionais então o modelo é equivalente ao > modelo de máquina de Turing. > 3- Se numa rede neuronal recurrente são admitidos como pesos das > conexões qualquer número real então o modelo consegue computar > funções não turing-computáveis. (em > http://www1.eafit.edu.co/asicard/pubs/arnn.tar.gz > ha uma versão, em espanhol, destes resultados apresentada de uma > maneira um pouco > mais "didática"). > > Uma objeção que faz Martin Davis ao modelo de Siegelmann (em > http://www1.maths.leeds.ac.uk/~pmt6sbc/docs/davis.myth.pdf) é > basicamente o seguinte: > para que a rede neuronal recurrente possa "hipipercomputar" precisa > ter um número real não computável como peso de uma das conexões (isso > esta explicado no artigo que envio no anexo), o que é uma especie de > "petição de principio" (para o modelo poder computar objetos não > turing-computáveis precisa de um elemento não turing-computável). > Existe outro modelo de "hipercomputação" chamado "Interactive Turing > machines" (ver http://www.cs.brown.edu/people/pw/papers/finaltcs.ps), > o qual consiste basicamente em adicionar ao modelo de máquina de > Turing a possibilidade de obter dados de entrada do "mundo exterior", > durante a computação. Se a cadeia de entradas que a máquina recebe do > mundo exterior é não turing-computável, o modelo pode computar funções > não turing-computáveis. > > Imagino que o que fez Hava Siegelmann em seu novo trabalho foi trocar > o peso real necessário para hipercomputar por uma entrada do mundo > exterior, fazendo o modelo de rede neuronal recurrente um modelo > "iterativo". Dai não deve ser muito difícil demonstrar que si a cadeia > de entrada do mundo exterior é não turing-computável então a rede > recurrente pode hipercomputar. Gostaria de ter o artigo para ver se é > isso mesmo que ela faz, mas daqui não tenho aceso à revista, se alguem > tiver aceso y puder me mandar o artigo... agradeço! > > Abs, > > -- > Juan Carlos Agudelo Agudelo > Profesor > Instituto de Matemáticas > Universidad de Antioquia > > > 2012/4/11 Marcelo Finger <[email protected]>: >> Oi Dória. >> >> Pois é, esta foi exatamente a pergunta que passou pela minha cabeça: >> >>> O resultqdo da Hava é mais ou menos equivalente. Vc fsz redes neurais >>> sobre >>> os reais, obtem um hipercomputador. Aí tem uma complicação interessante, >>> que não acontece conosco: que reais? P.e., em que modelo por forcing >>> operamos? >> >> Que reais ela usa? Se ela manipular reais não computáveis, como vai >> operar com eles? Se não manipula estes reais, o que está ganhando? >> >> []s >> >> >> -- >> Marcelo Finger >> Departamento de Ciencia da Computacao >> Instituto de Matematica e Estatistica >> Universidade de Sao Paulo >> Rua do Matao, 1010 >> 05508-090 Sao Paulo, SP Brazil >> Tel: +55 11 3091-9688, 3091-6135, 3091-6134 (fax) >> http://www.ime.usp.br/~mfinger >> _______________________________________________ >> Logica-l mailing list >> [email protected] >> http://www.dimap.ufrn.br/cgi-bin/mailman/listinfo/logica-l > > > -- > Juan Carlos Agudelo Agudelo > Profesor > Instituto de Matemáticas > Universidad de Antioquia > _______________________________________________ > Logica-l mailing list > [email protected] > http://www.dimap.ufrn.br/cgi-bin/mailman/listinfo/logica-l > -- fad ahhata alati, awienta Wilushati _______________________________________________ Logica-l mailing list [email protected] http://www.dimap.ufrn.br/cgi-bin/mailman/listinfo/logica-l
