占星，算命等可否理解為一種神經網路演算法？

12-08

如題，最近在看數術，感覺和神經網路好像啊。
神經網路需要先選定特徵，然後搭建網路結構，然後收集樣本集，然後反向傳播，最後預測未知樣本。
占星，八字，紫薇也是類似。以占星和卷積神經網路為例子

首先是選定特徵，占星都用的一個特徵，樣本的出生時間。卷積神經網路用的是圖片的像素值。
然後是搭建占星網路。按照案例複雜程度，選用多少顆星星，用不用天海冥，用不用小星星之類。這點和神經網路演算法選擇多少個卷積層，多少個全連接層類似。
然後選擇占星樣本，初學占星者免不了要到論壇發帖子免費算命徵求小白鼠，這不就是收集樣本的標籤嗎？卷積神經網路也需要使用者獲得圖片的標籤來訓練。
然後反向傳播。占星學習者在大腦里用案例給的反饋和案例的星盤做對比，逐步修正自己的占星理論。和反向傳播演算法一樣一樣的，只是占星演算法的梯度是自己判斷出來的。而卷積神經網路的梯度需要計算機計算。

最後模型訓練完了預測。占星也可以通過讀占星書來學習他人的模型，或者在其他的占星術上改進。這點類似機器學習理論中的遷移學習。

術數在於先有模型，然後算出特徵，特徵千變萬化，這就是象，數，理中的"象"，而神經網路是先選定特徵再來得出模型，預測結果。

比如食神制殺，這個格局你可以把他當成一個模型，這個模型有很多限制條件，滿足這個模型，有哪些特徵，比如有官貴，有思想，不怕困難等等，但是反過來就不行。

當然實際的術數模型不是這樣的，比這複雜的多，需要追溯到河圖，洛書，五運六氣上。中國的術數模型跟醫學是一體的，比如傷寒雜病論這類。

其實西方的占星不準確就是因為他們的模型太差。只是一種機械物質論。而中國的術數就博大精深的多，是一門大學問。

占星術把人分為12個星座，實際上就是個分類器，這應該視為神經網路的結果，而不是演算法本身。占星術是通過觀察一個人的行為舉止等等的參數，最終準確地猜測出他的生日究竟是位於哪一段時間裡面的一種遊戲。這種遊戲首先需要人類提供分類器需要辨別的若干類型（如星座），最後通過不斷地修正，來得到每一種類型的人應有的特質。所以當你看到《占星術》的時候，已經得到了結果了。而神經網路演算法，則存在於一代一代的占星術師的理想里。

我建議題主開發AI算命。這事大有可為。

其他不太清楚，但判斷分析很貝葉斯。

你說這些步驟ml各種演算法都有，幹嘛甩鍋給神經網路呢。

說起來，deep learning名聲夠差的了，原來是因為抄了占星術。（

不了解題主說的神經網路演算法指的是什麼，占星是一個大的面，現代占星和古典占星。算命就分更多了。

不知道答主是不是來黑神經網路的。
算命什麼的我不懂。但照你這麼說，算命和星座如果是神經網路演算法，你算命時，用了多少數據來訓練?
數據量這麼少，難怪算命什麼的不準確。
如果占星靠譜，那這麼多年的統計學研究，早就該發現不同星座的人之間的區別了。
算命什麼的，本來就不是科學方面的東西，你非要拿神經網路來類比，用科學來為它正名嗎？

哈哈哈哈哈神經網路算錯頂多就是把貓看成了狗萬一誰比較格色命算錯了就沒了呦

占星、算命應該用對抗生成網路。GAN里有：

一個生成器，給定一個人的星座，預測他/她的性格和運勢；

一個判別器，給定一個人的性格和運勢，預測他/她的星座。

很多人討厭占星術和算命，是因為這不統計，即使用上了GAN也只會過擬合，cross validation error和test error高得離譜還降不下去。

garbage feature, garbage model

rnn比較適合吧畢竟時間維度

你的星和所謂的命，有任何一點相關度，就算我輸。