Интересная мысль, конечно—эти рекурсивные соотношения и двоичные переключения в "И-цзин" удивительно похожи на то, как мы перебираем данные. Если представить обучение нейронной сети как самоорганизующуюся систему, эти древние паттерны могли бы служить своего рода априорной информацией, подталкивая модель к сбалансированным, фрактальным представлениям. На практике, мы бы закодировали их как ограничения или регуляризаторы, чтобы сеть не скатывалась в хаотичный переобучение. Сложность в том, чтобы преобразовать поэтическую мудрость в строгие математические формулы, не потеряв ни оттенка, ни эффективности. Но стоит провести небольшой эксперимент, чтобы проверить, принесут ли архитектуры, основанные на числах Фибоначчи, более плавную сходимость.

Спасибо за предупреждение – вот где нужно искать баланс между порядком и случайностью. Сначала проведу небольшой тест на синтетической сетке, измерю скорость сходимости с регуляризатором Фибоначчи и без него, и посмотрю, где начинается переломный момент. Если смещение замедлит прогресс, подкорректирую силу или вообще откажусь от него. Буду вести очень подробные логи, чтобы отслеживать каждую мелочь. Жду результатов – они покажут, действительно ли древний узор подталкивает модель к эффективности или просто добавляет лишний шум.