Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.245 (962) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: Флудилка
rrr3 Сообщений: 11857	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 5:40 Цитата: Автор: гость Конкретные алгоритмы можно и не запоминать, но важно понять сам принцип оптимизации(поиска), который заключается в том что бы двигаться в направлении “успеха”(функционала качества\потери). Это не корректно называть “перебором” который как верно сказал выше NO не зависит от последовательности перебираемых элементов. Если нет способа понять как ограничить перебор то конечно только он и остаётся, но когда появляются первый “зацепки” то идём по их следам. Ваш НК тоже оптимизационный по сути, перебор заканчивается когда появляются какая либо информация о "приближении" к решению проблемы Видимо надо притормозить, я не успеваю осмыслить Ваши посты, да и время на сегодня поджимает, дургие заботы есть. Я по любому потом все прочитаю и признателен за помощь. А пока. 1. Я не хочу сейчас разбирать НК, там все просто, хотите считать что там оптимизация, не возражаю, вижу что в данном случае дело не в сути, а в привычности применения тех или иных терминов. Не забывайте, я не ученый, а был им очень давно в области биологии, а не матеиматики. 2. Не всегда сразу можно определить направление успеха, тем более пошагового, в том числе и в ИНС. [Ответ][Цитата]
ТакПриходящий Сообщений: 134	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 5:49 Цитата: Автор: гость Конечно, градиентный спуск универсален, можно его делать в пространстве моделей и в пространстве моделей моделей и тп. Важно понять что если Вы применяете оценку того на сколько Вы близки к искомому состоянию то вы применяете градиентный спуск. В случае перебора Вы сравниваете только на предмет тождественности (a==b)? Хорошо сказано. Я бы немного расширил определение для большей строгости: что если Вы применяете оценку того на сколько Вы близки к искомому состоянию и используете эту оценку для сужения пространства поиска то вы применяете градиентный спуск. [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 5:49 Изменено: 13 май 16 5:51 Цитата: Автор: гость Конечно, градиентный спуск универсален, можно его делать в пространстве моделей и в пространстве моделей моделей и тп. Важно понять что если Вы применяете оценку того на сколько Вы близки к искомому состоянию то вы применяете градиентный спуск. В случае перебора Вы сравниваете только на предмет тождественности (a==b)? В итоге Вы сказали, что градиентный спуск не универсален. Универсален он только в области, когда Вы можете применять оценку (уверены, что в том или ином конкретном случае примннима оценка) "на сколько Вы близки к искомому состоянию". А если я считаю, что я приближаюсь, но на само деле это ошибка или я просто не уверен, но пока учитываю приближение и продолжаю перебирать (временно потимизировать, пока не пойму что это тупик), а оно возможно временное и локальное, то это на Вашем языке уже не перебор? В общем мне пора бежать, на взгялд спор идет не по существу а по теминам. Ничего , если будет продолжение, то термины можно будет подкоррективроать... [Ответ][Цитата]
NO. Сообщений: 10700	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 6:03 Цитата: Автор: rrr3 А слово оптимизация применяют потому, что есть какая-то цель, а раз есть цель, то ее достижение и есть оптимизация Если цель известна то искать её не нужно, она и так известна. В оптимизации известно только, что в точке оптимума производная станет равна нулю. Что такое производная рассказывать? Ньютон придумал, в 17 веке. [Ответ][Цитата]
гость 212.68.41.*	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 6:57 Цитата: Автор: ТакПриходящий Хорошо сказано. Я бы немного расширил определение для большей строгости: что если Вы применяете оценку того на сколько Вы близки к искомому состоянию и используете эту оценку для сужения пространства поиска то вы применяете градиентный спуск. градиентный спуск это X(i+1) = X(i) - k*X'(i), где X'(i) - производная(градиент), а X - вектор, говорить вообще про "на сколько Вы близки к искомому состоянию" и как то "это" испорльзовать, это уже не градиентный спуск, в строгом смысле это и не оптимизация, а какой то произвольный иттеративный процесс [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 7:02 Цитата: Автор: NO. Если цель известна то искать её не нужно, она и так известна. В оптимизации известно только, что в точке оптимума производная станет равна нулю. Что такое производная рассказывать? Ньютон придумал, в 17 веке. Хулиганы однако... Мне как сторожу приходиться их сторожить, шоб без меня ни шагу. Вот до следующего тоста на 5 минут остаил их без надзора...... NO., я конечно не знаю кто и каком веке придумал слова "достижение" и "поиск", но они обозначают порой разные смыслы даже не на совсем трезвую голову... Что такое достижение рассказать? [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 7:06 Цитата: Автор: гость градиентный спуск это X(i+1) = X(i) - k*X'(i), где X'(i) - производная(градиент), а X - вектор, говорить вообще про "на сколько Вы близки к искомому состоянию" и как то "это" испорльзовать, это уже не градиентный спуск, в строгом смысле это и не оптимизация, а какой то произвольный иттеративный процесс Ну вы технари хоть между собой в применении "особых" слов или терминов договоритесь вначале... А я пойду посторожу пока хулиганов [Ответ][Цитата]
NO. Сообщений: 10700	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 7:14 Цитата: Автор: rrr3 Что такое достижение рассказать? Мы ведь уже про эту тему говорили. Посчитайте вручную квадратный корень из числа 5. И расскажите как удалось. С помощью достижений, перебора, трезвой нечто-головы, как угодно. [Ответ][Цитата]
гость 149.202.47.*	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 7:51 Цитата: Автор: rrr3 А я пойду посторожу пока хулиганов Фильмы про ночных охранников возможно заинтересует [Ответ][Цитата]
Игорь Вишня Сообщений: 318	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 7:59 Цитата: Автор: NO. Посчитайте вручную квадратный корень из числа 5. В общем случае эта задача не так тривиальна как кажется. Мы можем не знать явный вид функции и не иметь возможности построить обратную к ней. И при численном решении (а в этом месте как раз и возникнет перебор, но, оптимизированный) мы можем попасть как раз в ситуацию с локальными, а не глобальными минимумами. На самом деле, практически любую задачу можно сформулировать в терминах machine learning, именно поэтому сейчас так оптимистичны глубокие обучатели. )) Серьезные ограничения этого подхода совсем в других вещах. [Ответ][Цитата]
гость 149.202.47.*	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 8:07 Цитата: Автор: Игорь Вишня На самом деле, практически любую задачу можно сформулировать в терминах machine learning вот если бы процес формулирования формализовать и закодить, пускай не для общего случая, а хотя бы большинства часных, то было бы счастье... а экстремум функции найти численным способом, уже ИИ не считается СИИ формулирует задачи [Ответ][Цитата]
Игорь Вишня Сообщений: 318	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 8:20 Цитата: Автор: гость СИИ формулирует задачи AGI пока ничего не делает, поскольку это пока эпистемология, а не наука. "Формулирует задачи" - это очень скользкая формулировка. Сегвей, например, задач не формулирует, однако является активной системой, поскольку умеет обрабатывать наклон. "Формулировать задачи" подразумевает существование языка как интерпретационной среды. А это совершенно не очевидно. [Ответ][Цитата]
гость 149.202.47.*	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 8:33 Цитата: Автор: Игорь Вишня AGI пока ничего не делает, поскольку это пока эпистемология, а не наука. "Формулирует задачи" - это очень скользкая формулировка. Сегвей, например, задач не формулирует, однако является активной системой, поскольку умеет обрабатывать наклон. "Формулировать задачи" подразумевает существование языка как интерпретационной среды. А это совершенно не очевидно. причем тут сигвеи, Вы ещё на смартфон что то скажите, которым Вы сделали неприличное селфи пару страниц назад, на научном форуме, уж поверьте нобелевскую премию Вам уже никогда не получить, даже если Вы создадите машину времени [Ответ][Цитата]
Игорь Вишня Сообщений: 318	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 8:39 Цитата: Автор: гость причем тут сигвеи Сигвеи здесь при том, что они активны и умеют управлять своими эффекторами. В этом смысле они от Вас почти ничем не отличаются. [Ответ][Цитата]
гость 78.25.123.*	На: Флудилка Добавлено: 13 май 16 8:56 ну, сегвеи все-таки реактивны (саморегулируются), а не (про)активны в строгом смысле, - не предсказывают возмущение, не упреждают, не самоуправляются. даже если балансировка адаптивна, то это не направлено на решение 'собственных' задач сегвея (как критерий активности). [Ответ][Цитата]
Стр.245 (962): 1  ...  241  242  243  244  [245]  246  247  248  249  ...  962 << < Пред. | След. > >>