Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.2 (5) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: Поиск алгоритма
гость 31.181.119.*	На: Поиск алгоритма Добавлено: 15 сен 14 9:12 Слегка влезу. Если ты на генетику глаз положил, то тебе необходимо, чтобы все "хреновые" экземпляры отмирали от воздействия среды обитания. Если ты хочеш нейросетевую программу - используй перцептрон Розенблатта, свяжи все нейроны между собой, свяжи их хронологически и дай каждому возможность запомнить выходы, а там дальше пойдёт статистика(крайне труднореализуемая херня, я над ней долго долблюсь, успех минимальный из за незаметных недочётов). Если хочеш программу аля фантастика 50-х - пиши интерпретатор человеческой речи. [Ответ][Цитата]
leonid-grigorev Сообщений: 13	На: Поиск алгоритма Добавлено: 15 сен 14 10:09 Цитата: Автор: гость Если ты на генетику глаз положил, то тебе необходимо, чтобы все "хреновые" экземпляры отмирали от воздействия среды обитания. Согласен. Так и поступаю. Только не от среды обитания, а от моей оценки их приспособленности. Цитата: Если ты хочеш нейросетевую программу - используй перцептрон Розенблатта, свяжи все нейроны между собой, свяжи их хронологически и дай каждому возможность запомнить выходы, а там дальше пойдёт статистика(крайне труднореализуемая херня, я над ней долго долблюсь, успех минимальный из за незаметных недочётов). К этими нейронным сетям у меня тоже куча вопросов. Может от "неучности"? Ну, никак не могу я согласиться, что биологический нейрон, с которого вроде-бы искусственные сети берут пример, может только одну арифметическую операцию выполнять (сложение). Про веса и сигма-функции я вообще ничего не понимаю. Придумали какую-то лабуду и тешатся математикой. Всякие "с учителем"-"без учителя" повыдумывали. И как не пытаются ограничить выбор всякими с потолка взятыми предположениями, а оно иногда даже работает. Удивительно! Цитата: Если хочеш программу аля фантастика 50-х - пиши интерпретатор человеческой речи. Нет не хочу я писать интерпретатор. И вообще ничего писать не хочу. Хочу чтобы оно само-собой писалось. И ведь получается! Программы сами собой получаются. Просто метод правильный. Как Вы пишите - "генетика". Я когда генетическими алгоритмами игрался, понял, что чем больше свободы дашь им, тем более компактное решение получается. [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Поиск алгоритма Добавлено: 15 сен 14 11:35 Цитата: Автор: leonid-grigorev Вторая задача, которую хотелось бы решить - онлайн-анализ ЭКГ. Что-то типа носимого прибора, который контролирует деятельность сердца и сообщает о том, что надо себя поберечь, если что-то происходит не так. Но, такая цель - это, мне кажется, высший пилотаж. Пока отложил в долгий ящик. Если бы у Вас была база данных этих ЭКГ - я бы с вами позанимался бы - это не так сложно, когда есть данные. [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Поиск алгоритма Добавлено: 15 сен 14 11:37 Цитата: Автор: leonid-grigorev Как запрограммировать процесс обучения программы? Я не знаю ничего, кроме генетических алгоритмов. Может быть кто-то подскажет другой метод? И, кроме того, генетические алгоритмы - это офлайн-метод, а мне нужен он-лайн. Почитайте про Q-learning [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Поиск алгоритма Добавлено: 15 сен 14 11:48 Цитата: Автор: гость Если ты хочеш нейросетевую программу - используй перцептрон Розенблатта А ле-луя, не прошло и 10 лет, и все таки начали рекоммендовать перцептрон А то все как сумасшедшие носились как с писанной торбой с MLP Румельхарда [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Поиск алгоритма Добавлено: 15 сен 14 11:55 Цитата: Автор: leonid-grigorev К этими нейронным сетям у меня тоже куча вопросов. Может от "неучности"? Ну, никак не могу я согласиться, что биологический нейрон, с которого вроде-бы искусственные сети берут пример, может только одну арифметическую операцию выполнять (сложение). Про веса и сигма-функции я вообще ничего не понимаю. Придумали какую-то лабуду и тешатся математикой. Всякие "с учителем"-"без учителя" повыдумывали. И как не пытаются ограничить выбор всякими с потолка взятыми предположениями, а оно иногда даже работает. Удивительно! Это вы как раз на рекламму МЛП нарвались. А нужен Вам перцептрон. Конечно, схема упрощена по сравнению с биологическим. И там просто пороговый элемент - если аккумулированный сигнал выше порога нейрон срабатывает, нет - нет. Это как и с элетричеством - идет поток высокого напряжения пропускает, нет задерживает. Вообщем можете задать вопросы - будет время отвечу. [Ответ][Цитата]
NO. Сообщений: 10700	На: Поиск алгоритма Добавлено: 15 сен 14 14:49 Цитата: Автор: leonid-grigorev Вот это главный вопрос! Не "запрограммировать" ответную реакцию, а сделать программу такой, чтобы она сама себя запрограммировала. Разрабатывая любую программу программист как раз и занимается тем, что определяет реакцию программы на все случаи входных воздействий. А потом, при эксплуатации, выясняется что он чего-то там недоучел. Программа дорабатывается. Новая программа через некотрый промежуток времени снова "прокалывается" в чуть-чуть изменившихся внешних условиях. И опять - доработка, а иногда и переработка. Так происходит реальный процесс обучения программы. А если рядом нет того программиста, который в этой программе что-то понимает? Ищем нового и разрабатываем новую. Как запрограммировать процесс обучения программы? Я не знаю ничего, кроме генетических алгоритмов. Может быть кто-то подскажет другой метод? И, кроме того, генетические алгоритмы - это офлайн-метод, а мне нужен он-лайн. Метод проб и ошибок. Компьютер делает что попало, ходы записывает. Смотрит результаты. Если понравилось то повторяет записанные действия. Программа соответственно должна состоять из системной и прикладной. Прикладная это вот тот записанный шум, ставший программой. Системная программа берёт прикладные и выполняет их. Если возникают проблемы то вместо программ берёт шум, система просто бесится. Если таким образом решилось, описание ситуации и действия записываются в коллекцию программ. Потом в аналогичных условиях системная программа уже не нервничает. Почитайте про интерпретируемые языки. [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Поиск алгоритма Добавлено: 15 сен 14 21:52 Цитата: Автор: leonid-grigorev Согласен. Так и поступаю. Только не от среды обитания, а от моей оценки их приспособленности. (Вы совершенно верно поступаете, что не преклоняетесь перед авторитетами в области СИИ, но это совершенно не значит, что хотя бы какой-то минимум о том, что они уже "прошли" должен быть. Это так... размышления вообще, дабы не было крайностей.) А по поводу генетических алгоритмов, то на мой не просвещенный взгляд, в случае мозга этот алгоритм, по крайней мере в его "стандартном" виде не нужен. Он работает в эволюции видов. И, то его интерпретация в той области порой вызывает сомнения, особенно с учетом того, что постоянно происходит смешение генов в популяции, а не наследование одного какого-то гена изолированно. В случае мозга устойчивый элемент ("нейрон") можно сделать так, чтобы не ограничивать временем его существование, тогда в генетике смысл пропадает. Цитата: К этими нейронным сетям у меня тоже куча вопросов. Может от "неучности"? Ну, никак не могу я согласиться, что биологический нейрон, с которого вроде-бы искусственные сети берут пример, может только одну арифметическую операцию выполнять (сложение). Про веса и сигма-функции я вообще ничего не понимаю. Придумали какую-то лабуду и тешатся математикой. Всякие "с учителем"-"без учителя" повыдумывали. И как не пытаются ограничить выбор всякими с потолка взятыми предположениями, а оно иногда даже работает. Удивительно! На мой не просвещенный взгляд, совершенно верное представление о "традиционных" нейронных сетях. Все же повторюсь, судя по Вашим высказываниям, в моих ветках, возможно, будет что-то для Вас полезное. Отдельно подчеркну еще раз необходимость "оторваться" на первых порах от "целевого" подхода, т.е. от вопроса какова же "главная", "самая универсальная" и т.п. цель системы. На мой взгляд, надо просто исследовать как это устроено в природе и как можно сделать систему, которая вне зависимости от "целей"способна эволюционировать, изменяться и в чем-то (в чем угодно грубо говоря) стабилизироваться не смотря на относительную неустойчивость своих элементов (если элементы будут достаточно устойчивы, то никаких изменений и не будет, тогда останется только искать самый универсальный алгоритм функционирования этих элементов типа философского камня (пороги, повторяемость, успешность и т.п.) на все случаи жизни, которых даже еще нет в проекте, чем в основном и занимаются многие исследователи, но это тупик). Цитата: Нет не хочу я писать интерпретатор. И вообще ничего писать не хочу. Хочу чтобы оно само-собой писалось. И ведь получается! Программы сами собой получаются. Просто метод правильный. Как Вы пишите - "генетика". Я когда генетическими алгоритмами игрался, понял, что чем больше свободы дашь им, тем более компактное решение получается. На всякий случай напомню, когда речь идет о генетических алгоритмах, то как правило, "отбор" ведут по отдельному элементу, а не по "популяции" в целом. В этом есть свои плюсы, которые могут быть взяты для мозга ("отбор" по элементу, а не его роли в целом), и свои минусы, т.к. оценка популяции может не иметь прямой связи с "эффективностью" отдельного элемента. Т.е. "слабый" элемент, может быть просто необходим для выживании популяции в целом, а "отбор" в генетическом алгоритме может приводить к его элиминации с последующим ослаблением популяции. И т.д. и т.п. (Устал писать, надо чай попить...) [Ответ][Цитата]
leonid-grigorev Сообщений: 13	На: Поиск алгоритма Добавлено: 16 сен 14 3:42 Цитата: Автор: tac Почитайте про Q-learning Спасибо за совет. Почитаю обязательно. [Ответ][Цитата]
leonid-grigorev Сообщений: 13	На: Поиск алгоритма Добавлено: 16 сен 14 3:57 Цитата: Автор: NO. Метод проб и ошибок. Компьютер делает что попало, ходы записывает. Смотрит результаты. Если понравилось то повторяет записанные действия. Программа соответственно должна состоять из системной и прикладной. Прикладная это вот тот записанный шум, ставший программой. Системная программа берёт прикладные и выполняет их. Если возникают проблемы то вместо программ берёт шум, система просто бесится. Если таким образом решилось, описание ситуации и действия записываются в коллекцию программ. Потом в аналогичных условиях системная программа уже не нервничает. Знаете, я тоже прихожу к мнению, что нельзя процесс обучения реализовать одной программой. Нужно делать несколько программ. Если на выполнение целевой программы я могу представить себе обучающий массив, то для программ реализующих сам процесс обучения такого обучающего массива представить не могу. Хотя спасибо за идею системной программы. Цитата: Автор: NO. Почитайте про интерпретируемые языки. Знаете, так получилось, что мне пришлось по работе немного столкнуться с МДА (машины динамической архитектуры) там системщики использовали, в то далёкое время, интрепретирующий язык FORTH. Я в него влюбился. Хорошо, что в Союзе нашелся такой гигант форта, как Черезов. Его система SPF - это что-то! Ну, а сегодня такой интерпретирующий язык как РНР я использую для моделирования своих "ясель", в которых методами генной инженерии выращиваю своих монстриков. [Ответ][Цитата]
NO. Сообщений: 10700	На: Поиск алгоритма Добавлено: 16 сен 14 5:53 Тогда принципиальных проблем нет. Только если нужны математического качества решения потребуются астрономические ресурсы. [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Поиск алгоритма Добавлено: 16 сен 14 5:54 Цитата: Автор: leonid-grigorev ... Ну, а сегодня такой интерпретирующий язык как РНР я использую для моделирования своих "ясель", в которых методами генной инженерии выращиваю своих монстриков. На мой не просвещенный взгляд, если Вы таким образом хотите в конечном итоге получить монстрика равного по возможности мозгу (СИИ), то возникает вопрос - хватит ли жизни на осуществление такого подхода... (У природы на то ушло, говорят, не пару сотен лет, а более чуток, может не врут... ). [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Поиск алгоритма Добавлено: 16 сен 14 7:10 Цитата: Автор: leonid-grigorev Тема для меня была интересная - равномерное распределение 100 точек на сфере. И нельзя сказать, что мне не подсказали что-то полезное. Но, так как я был "неучем", то и понять "знатоков" мне не удалось. Так и оставил эту задачку. Я подобную задачку, правда, для плоскости, решал обычными градиентными методами оптимизации. У меня были "кривые" положения точек - и их надо было сдвинуть в правильные места. Задачка эта - автокалибровка видеокамеры для последующей компенсации её нелинейных искажений. Камера даёт "бочку" или "рыбий глаз", т.е. искажает картинку. Поэтому ставим перед камерой эталонную картинку с набором равномерно распределённых по сетке с квадратными ячейками точек, получаем снимок с искажениями, и алгоритмом двигаем на снимке координаты точек так, чтобы точки встали в нужные места. Запоминаем исходные координаты и найденные смещения. А затем при боевой работе каждый кадр корректируем-интерполируем (между этими эталонными узлами, в найденных направлениях, на найденную величину). Я просто написал набор ограничений=требований на равенство длин отрезков (соединяющих соседние точки между собой) и на то, чтобы три смежные точки по вертикали или горизонтали лежали на одной линии. Ну и по всем возможным позициям таких ограничений просуммировал. А дальше - записал производные и вперёд, топай по антиградиенту до сходимости. Программка, фактически, отличалась от Вашей задачки (в цитате) только тем, что могла работать с произвольным числом точек (т.е. не требовала какого-то определённого числа узлов на калибровочной картинке) и не замыкала плоскую сетку в сферообразную. Даже картинки где-то на винте остались - снимки до коррекции и после. Задачка чисто служебной была - в рамках совсем иного проекта, но просто не хотелось пришивать к проекту уже готовую автокалибровку камеры (откуда-нибудь из OpenCV или подобной библиотеки). [Ответ][Цитата]
leonid-grigorev Сообщений: 13	На: Поиск алгоритма Добавлено: 16 сен 14 8:19 Цитата: Автор: rrr3 ... если Вы таким образом хотите в конечном итоге получить монстрика равного по возможности мозгу (СИИ), то возникает вопрос - хватит ли жизни на осуществление такого подхода... Совсем не хочу. Просто использую этот язык для экспериментов. По трём причинам. 1. Простая работа с базой. 2. Простая визуализация результатов. 3. Простое изменение программ. А вот когда я наконец пойму, как можно сделать самообучающийся регулятор (а вовсе не СИИ равную мозгу), то буду его программировать в ассемблере какого-нибудь оригинального микропроцессора типа GA144-1.2 это массив из 144 компьютеров F18A, способных к пиковой совокупной производительности в 96 миллиардов операций в секунду, сохраняющий энергию, посредством динамического изменения уровня мощности в диапазоне от 14 микроватт до 650 милливаттам, в зависимости от требований задачи. [Ответ][Цитата]
гость 31.181.87.*	На: Поиск алгоритма Добавлено: 16 сен 14 9:50 *** моей оценки их приспособленности... Ты и есть среда. Смирись. ***может только одну арифметическую операцию выполнять (сложение)... Складываются сигналы прошедшие по связям, сами связи, само наличие у них веса, их начало и конец, всё это характеризует запомненную информацию, а сумма это вычисляемое сходство известного нейрону с тем что на входе. Это не очевидно, по тому, что каноничный перцептрон бинарен. ***Хочу чтобы оно само-собой писалось... Не учёл нюанс - популяция вымерла и забыта, а ведь именно она должна была развиться в И. ***MLP Румельхарда... Впервые вижу. Я за однослойник ратую. ***На мой не просвещенный взгляд, совершенно верное представление о "традиционных" нейронных сетях. На мой просвещённый, твой не просвещённый взгляд нужно спрятать и никому не показывать. [Ответ][Цитата]
Стр.2 (5): 1  [2]  3  4  5 << < Пред. | След. > >>