Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.3 (7) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: Вопросы относительно моделирования.
гость 78.25.120.*	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 18 май 15 8:48 егг> нет, есть твое невежство относительно областей использования ИНС. Есть полная неспособность понимать, что тебе говорят. Относительно употребления слова замкнутая в настоящем контексте, то тебе заявляется что это словоупотребление совершенно коректное, ты просто не знаешь обычая словоупотребления в области автоматического управления. Предикат 'Выживаемость' приложим к системе в зависимости от постановки. В информационных системах динамических звеньев (в любом смысле) может быть сколько угодно, ты элементарно некопенгаген, разумеется, если это компонент системы управления, а не те убогие поделки, на основе котрых ты лепишь горбатого. Динамическое звено - это звено изменяющее свои передаточные характеристики, нейроконтроллер может изменять свои характеристики. Еще раз, даже если сети используются в большинстве случаев в своих самых простых вариантах, то это нечего не говорит о нейроподходе вцелом. Скажем, если ты осилил только линейную алгебру, то это не является свидетельством что этим математика даже прикладная) исчерпывается. Задачи управления в общем случае не сводятся к задачам классификации и оптимизации (только). Cейчас рассматриваются симстемы т.н. интеллектуального управления, тут задачи управления являются АI-полными т.ск., а к задачам классификации и оптимизации проблематика ИИ (тем более СИИ) не сводится. Из известных интегральных когнитивных архитектур есть реализованные полностью на нейросетевых принципах (напр. ART, CLARION и мн. др.). разумется, есть и когнитивные системы, реализованные на иных принципах (символическая обработка). Это самый принципиальный вопрос в архитектурном вопросе - предложить такую архитетуру, которая стартовала бы как полностью нейронная в ходе трансформации породила бы такое представление, один из компонентов которого можно было бы описывать как символический (логический, пропозицуиональный etc) процессинг. В мозге нет цифровых регистров, однако регистровая машина (весьма ограниченная) эмулируется (обрабатывающая коды символов). Однако чистые цифровые принципы делают задачи, естесвенные для мозга, - обеспечения управления, адаптации, обучения, надежности, эффективности - крайне трудными для реализации, хотя цифровые машины оптимизированы под программируемость, алгоритмическую полноту. еще раз, не реагирую только из желания залупнуться при недостатке познаний. тебя уже столько раз пороли, что уже пора прийти в чувство. [Ответ][Цитата]
гость 92.39.139.*	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 18 май 15 13:59 Цитата: Автор: ИгорьГульнов Предполагается не слепое копирование нейросети, а копирование основных моментов её структуры и работы, в том числе модули из которых можно и составить нечто интересное.. гость 92.39.139 я бы с радостью выслушал ваши мысли по этому поводу, что сами думаете, если это тупиковый путь? Да нет в биологической нейросети основных моментов её структуры, всё под одну колодку сшито. А вот принципы и законы работы нервной системы воспроизвести на не биологической базе - уже не тупиковое направление. [Ответ][Цитата]
гость 92.39.139.*	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 18 май 15 14:06 Цитата: Автор: Egg 1. Искусственная нейронная сеть не имеет ничего общего (кроме похожего названия) с естественной нейронной сетью ))) ИНС - это, фактически, не более, чем специфическая алгебра приближенных вычислений. Эк удивил новостью. Так это и козе давно понятно. [Ответ][Цитата]
Вольфрамовый клaпaн Сообщений: 13070	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 18 май 15 14:50 Изменено: 18 май 15 14:52 Цитата: Автор: гость Эк удивил новостью. Так это и козе давно понятно. Судя по стартовому сообщению этого топика и дальнейшему обсуждению, понятно это Вам, мне и Вашей козе. Вы там главное из моего сообщения упустили, я повторю: 2. Естественная нейронная сеть занимается задачами моделирования [реальности] и коммутации рецепторной системы с эффекторной системой. То есть как раз тем, чем искусственная нейронка не занимается вообще. ))) [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Вопросы относительно моделирования. +1 Добавлено: 19 май 15 6:37 Цитата: Автор: гость кстати, так в чем суть мультитаска каруаны? Если решаем одной сеткой несколько задач (на ОДНОМ=одинаковом наборе входных сигналов - это важно) - то формируемые внутренние сигналы сети получаются более адекватными "скрытым параметрам" макропроблемной области, за счёт того, что происходит их оптимизация под несколько задач сразу. Т.е. вместо проектора пространства значений независимых признаков в пространство зависимых (отдельного проектора=нейросети для каждой задачи) получаем многослойную сетку, которая (предположительно) делает сначала нелинейную проекцию независ.признаков в пространство скрытых параметров, а затем проекцию из этого последнего в пространство зависимых. [Ответ][Цитата]
гость 31.211.0.* Сообщений: 1849	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 19 май 15 8:27 Изменено: 19 май 15 8:30 Виктор, давно хотел задать вам конкретный вопрос на тему перспективности нейросетевого подхода применительно к одной задаче обработки сигналов. Имеем два квантованных(12 дв.разрядов) и дикретизированных сигнала e(n*dt), h(n*dt) длительностью 2000 мкС. По 1024 отсчёта каждый. Из порождающей эти сигналы динамики, имеем оценку (1) R=F(Keh(t)) – действительное положительное число, Keh(t)- функция взаимной корреляции e(t) и h(t), F –линейный оператор. По ряду причин, временной интервал, в течение которого возможно наблюдение не искажённых e(t) и h(t) меньше их длительности. Применение любых временных окон разрушает достоверность оценки (1), с другой стороны очевидна локализация различий существенных для оценки(1) в неискажённом отрезке сигналов. Собственно вопрос, может ли НС оказаться эффективным решением проблемы? P.S. требуемая точность определения R<=1% P.P.S Оценка должна обладать одним важным свойством, E(t)=F1*p(t), H(t)=F2*p(t), F1,F2 известные линейные операторы, p(t) любая выпуклая неизвестная функция. [Ответ][Цитата]
гость 92.39.139.*	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 19 май 15 12:54 Цитата: Автор: Egg Вы там главное из моего сообщения упустили, я повторю: 2. Естественная нейронная сеть занимается задачами моделирования [реальности] и коммутации рецепторной системы с эффекторной системой. То есть как раз тем, чем искусственная нейронка не занимается вообще. ))) Я умышленно опусти вторую часть вашего поста ибо она была не в тему ответа. Однако искусственная нейроника "занимается" частью того чем занимается естественная нейронная сеть, а естественная нейронная сеть не занимается задачами моделирования [реальности]. Это глупейшее заблуждение кое так любят мусолить на данном форуме. Ну прям детский сад какой то. [Ответ][Цитата]
Вольфрамовый клaпaн Сообщений: 13070	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 19 май 15 13:02 Изменено: 19 май 15 13:02 2гость 92.39.139.* Нет, она именно этим и занимается. Мышление - это вообще моделирование. Другое дело, понимать как это происходит и в чем, например, отличие образа (знака, имени, символа) от образа реальности и образа понятия. И где и как эти вещи находятся в естественной нейронке. Понимать на уровне механизмов, а не философии. Этого почти никто не понимает. Я понимаю. [Ответ][Цитата]
гость 78.25.120.*	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 20 май 15 1:33 vgt> мультитаск понятно, это 'слабый' т.cк. мультитаск. Одно дело мультитаск в одном ТИПЕ задач, скажем распознавания, распознавания в разных предметных областях, в разных доменах данных, данных с разной внутренней структурой, а другое - мультитаск в отношении задач разного ТИПА - типо задач распознавания, задач регрессии, задач прогноза, задач классификации, задач планирования, общих задач управления etc. Ясно, что такой мультитаск как-то возможен, как-то возможно организовать сбалансированую дифференцировку протосети в систему специализированных сетей, - остается понять как именно нужно организовать систему обучающих данных, чтобы протосистема начала дифференцировку и реинтеграцию (под каким 'радикалом'?). [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 20 май 15 6:13 Цитата: Автор: гость 31.211.0.* Собственно вопрос, может ли НС оказаться эффективным решением проблемы? P.S. требуемая точность определения R<=1% P.P.S "Проблемой" является именно определение указанного в PS-PPS? Ответ - а чёрт его знает, надо пробовать-экспериментировать. В основном такой ответ потому, что я совершенно не не имею представления о чувствительности Вашей задачи (её решения) к временным окнам, и/или о сравнении длины неискажённого участка наблюдения с длиной в 1024 отсчёта, и т.д. Т.е. всех влияний не могу померять-оценить. [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 20 май 15 6:26 Цитата: Автор: гость понятно, это 'слабый' т.cк. мультитаск. Одно дело мультитаск в одном ТИПЕ задач, скажем распознавания, распознавания в разных предметных областях, в разных доменах данных, данных с разной внутренней структурой, а другое - мультитаск в отношении задач разного ТИПА - типо задач распознавания, задач регрессии, задач прогноза, задач классификации, задач планирования, общих задач управления etc. Я и не спорю. Но. Нейронка без проблем выдаст разнотипные выходные сигналы (т.е. может решать одновременно и задачи классификации, и задачи регрессии-прогноза), без проблем можно использовать при обучении разные целевые функции для каждой группы выходов, на некоторые выходы можно добавить нужные регуляризующие слагаемые в соотв.целевую функцию, и т.д. Т.е. проблемы решать одновременно (одной нейромоделью) разные типы задач на одном наборе данных не было никогда после появления метода обратного распространения ошибки. И да, содержание термина меняется вместе с кругом актуальных задач, на конференции NIPS-2014 был воркшоп (не секция, т.е. материалы могут идти отдельно от основного списка докладов) про "мультитаск и knowledge transfer" (если не ошибаюсь). Т.е. делается заход и на работу с разными доменами данных (ну а что там реально получилось, с какими результатами и перспективами - я, честно говоря, не смотрел). [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Вопросы относительно моделирования. +1 Добавлено: 20 май 15 6:36 Цитата: Автор: Victor G. Tsaregorodtsev "мультитаск и knowledge transfer" (если не ошибаюсь) Ошибся немного, вот страничка подразумеваемого воркшопа с заявленной проблематикой https://old.nips.cc/Conferences/2014/Program/event.php?ID=4282 В ней (не в блоке слева!!!) ссылка, на той странице уже слева будет ссылка на accepted papers. Что-то по названиям в большинстве своём они не впечатляют... [Ответ][Цитата]
гость 31.211.0.* Сообщений: 1849	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 20 май 15 8:58 Изменено: 21 май 15 10:41 Цитата: Автор: Victor G. Tsaregorodtsev "Проблемой" является именно определение указанного в PS-PPS? Ответ - а чёрт его знает, надо пробовать-экспериментировать. В основном такой ответ потому, что я совершенно не не имею представления о чувствительности Вашей задачи (её решения) к временным окнам, и/или о сравнении длины неискажённого участка наблюдения с длиной в 1024 отсчёта, и т.д. Т.е. всех влияний не могу померять-оценить. Всё это выглядит примерно так: Временной строб (прямоугольное временное окно, на входе ФНЧ, фиг 1), длительность строба 180-200 мкС. Понимаю, что оценка на взгляд шара, однако мнение эксперта формата прокатит/непрокатит часто бывает в точку. Основная проблема -апертурные искажения обусловленные стробированием. При достаточно большом интервале наблюдения оценка (1), полностью удовлетворяет требованиям к точности и независимости от вида р(t), при стробировании (нелинейная операция) искажаются спектры сигналов и линейная модель становится неадекватной, нелинейная модель - нечётко поставленная интегральная задача решать которую бесперспективно, хотя при всех этих искажениях я могу на глаз выдать точность порядка 10%, это вселяет надежду на Н.сетки. [Ответ][Цитата]
гость 92.39.139.*	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 20 май 15 12:36 Цитата: Автор: Egg Нет, она именно этим и занимается. Мышление - это вообще моделирование. Другое дело, понимать как это происходит и в чем, например, отличие образа (знака, имени, символа) от образа реальности и образа понятия. И где и как эти вещи находятся в естественной нейронке. Понимать на уровне механизмов, а не философии. Этого почти никто не понимает. Я понимаю. Ну,ну... Не буду с вами спорить, желаете заблуждаться - так заблуждайтесь на здоровье. Отвечу вам также как ответил victorstu. Если Вы не понимаете, то это значит, что набора ваших знаний недостаточно для понимания такой информации. А дополнять кому то либо набор его знаний у меня нет никакого желания. Хлопотно это. [Ответ][Цитата]
Вольфрамовый клaпaн Сообщений: 13070	На: Вопросы относительно моделирования. Добавлено: 20 май 15 12:46 Цитата: Автор: гость А дополнять кому то либо набор его знаний у меня нет никакого желания. Хлопотно это. Да. А в Вашем со мной случае еще и невозможно ))) [Ответ][Цитата]
Стр.3 (7): 1  2  [3]  4  5  6  7 << < Пред. | След. > >>