Onttinen kommunismi – terveen järjen universaaliteoria

Mahdollisen lukijan rauhoittamiseksi: onttisella kommunismilla ei ole mitään tekemistä poliittisen kommunismin kanssa. Onttinen kommunismi voidaan tiivistää teesiin: "Maailmassa on monia yksilöitä. Näillä yksilöillä on erilaisia yhteisiä (ja erottavia) piirteitä"

Ne sutor supra crepidam

Professori Petter Portin on Tieteessä tapahtuu -lehdessä 5/2003 julkaissut kirjoituksen ”Memetiikan kritiikki”. Suurinta osaa kirjoituksesta vastaan minulla ei ole mitään, mutta kaksi viimeistä lausetta palauttivat mieleen edesmenneen Jahvetti Kilpeläisen lausahduksen: ”Aikoihinpas on eletty, till tidernapas har man levat”

Sielun ongelmista

Georg Henrik von Wright: In the Shadow of Descartes. Essays in the Philosophy of Mind. Synthese Library. Volume 272, Kluwer Academic Publishers. Dordrecht/Boston/London 1998. xii+176 s

Metafysiikka elää ja voi hyvin

Riku Juti: Johdatus metafysiikkaan. Gaudeamus. Helsinki 2001, 395 s

Reiät ja paikat: johdatusta deskriptiiviseen metafysiikkaan

Vuosia sitten lupasin hammaslääkäri Anna-Liisa Patoharjulle (hänen vastaanottohuoneensa tuolissa istuessani), että kirjoittaisin hänelle omistetun esseen "Reiät ja paikat". Sanoin, että käsittelisin asiaa enemmän ontologiselta kuin odontologiselta näkökannalta. "Filosofia näyttää tarjoavan hämmästyttäviä nautintoja, mitä tulee niiden puhtauteen ja pysyvyyteen", kirjoittaa Aristoteles (N.E.1177 a 25). Toivottavasti hänen huomautuksensa osoittautuu paikkansapitäväksi tässäkin asiassa

Adaptive Mixture Methods Based on Bregman Divergences

We investigate adaptive mixture methods that linearly combine outputs of $m$ constituent filters running in parallel to model a desired signal. We use "Bregman divergences" and obtain certain multiplicative updates to train the linear combination weights under an affine constraint or without any constraints. We use unnormalized relative entropy and relative entropy to define two different Bregman divergences that produce an unnormalized exponentiated gradient update and a normalized exponentiated gradient update on the mixture weights, respectively. We then carry out the mean and the mean-square transient analysis of these adaptive algorithms when they are used to combine outputs of $m$ constituent filters. We illustrate the accuracy of our results and demonstrate the effectiveness of these updates for sparse mixture systems.Comment: Submitted to Digital Signal Processing, Elsevier; IEEE.or