¿Todavía vale la pena leer el libro de Minsky y Papert sobre Neural Network aún con los avances de Deep Learning?

Si. ¡Absolutamente! ¿Por qué? Te responderé con una breve digresión. En mi juventud, cuando comencé a estudiar teoría de cuerdas, el tema ya se había estado preparando durante mucho tiempo y ya se habían logrado avances considerables. Por supuesto, inicialmente comencé estudiando los avances más recientes porque quería ponerme al día con lo que está sucediendo. Una década después me di cuenta de que, aunque había aprendido “el cómo” (es decir, cómo manejar ecuaciones complejas y conceptos matemáticos), todavía no entendía “el por qué” (es decir, por qué la teoría de cuerdas y no otra cosa, por ejemplo ) Mientras no entendiera por qué, me resultaba imposible hacer una contribución real a la teoría. De hecho, fue aún peor, no pude superar el bloqueo mental de si realmente “creía” en la teoría o no. Así que comencé a leer el material inicial sobre la teoría de cuerdas, cómo se usó originalmente para comprender las trayectorias de Regge, etc. Solo entonces tenía sentido para mí y solo entonces pude convencerme de que, aunque la teoría de cuerdas es una teoría hermosa, En mi humilde opinión, es una teoría que la Naturaleza decidió no seguir.

Volviendo a las redes neuronales, las mismas razones que convencieron para estudiar los orígenes de la teoría de cuerdas, son válidas para estudiar los fundamentos de las redes neuronales y el libro de Minsky es un excelente comienzo.

Yo diría que sí (aunque no he leído ese libro en particular, he leído bastante sobre perceptrones y otras redes neuronales que actualmente se considerarían obsoletas.

¿Sabía que al usar un algoritmo de perceptrón para la clasificación binaria, hay algunos límites demostrables en la cantidad de ejemplos necesarios? Hay muchos teoremas basados ​​en el perceptrón. Esto significa que puede tomar un perceptrón, modificar el algoritmo para su problema particular y, si es inteligente y afortunado, puede probar algunas garantías teóricas.

Con una red profunda? No hay suerte, a menos que use diseños muy específicos … en cuyo caso, también podría usar un marco diferente.

Cualquier mecánico e ingeniero seguirá teniendo un destornillador básico en su kit de herramientas, sin importar cuán avanzadas sean algunas de sus otras herramientas. Algunas situaciones solo requieren un destornillador, y usted sabe que siempre puede confiar en él.

Estoy bastante seguro de que no vale la pena leer el libro. El libro salió originalmente en 1969 (y una edición corregida salió en 1987), ¡con casi 50 años de antigüedad!

Perceptrones (libro) – Wikipedia

Estoy tomando la clase de Red Neural (NN) de Geoffrey Hinton en Coursera. Hinton enseña sobre los perceptrones, que fueron una implementación temprana de la neurona artificial. Lo que dice es que Minsky y Papert probaron hábilmente que los Perceptrones tenían fallas: en particular, los Perceptrones no podían modelar un circuito XOR. Esto causó una reacción exagerada contra NN que causó que NN cayera en desgracia casi por completo.

Cuando se idearon mejores formas de neuronas artificiales y se introdujo el algoritmo de propagación hacia atrás para acelerar el entrenamiento, NN se hizo más popular que nunca.

Con la llegada de chips rápidos y procesamiento paralelo, estoy seguro de que NN ha ido mucho más allá de las ideas iniciales.

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