Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.11 (11) << < Пред.    Поиск:
Автор	Тема: На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются?
tac Сообщений: 2601	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 11:28 Цитата: Автор: Вася Что-то такое происходит в живых организмах, начиная с самоорганизации на первичных зрительных нейронах, и заканчивая построением внутренней модели и принятием решений. И именно этот путь аналогии для меня наиболее привлекателен. Почему? Потому, во-первых, что природа эти задачи долго решала, и решила, и нет причин считать, что её решение нас чем-то не устроит или слишком для нас сложно; Это Вы daneru объясните, а то он не признает надобности изучать нейрофизиологию А в этом вопросе я с Вами согласен на все 100%. [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 11:31 Цитата: Автор: Вася Да, сложнее. Потому что всякая значимая информация приводит к образованию объекта. Это позволяет наделить их любой сложности функциональностью. Соседние объекты могут общаться между собой, образуя систему в случае соседства на матрице. В рамках каждой такой системы может проводиться анализ, сложность которого зависит от решаемой задачи. Если, например, цель в том, чтобы идентифицировать несколько клеток как изображение пчелы или иного зверя, и нам известны его признаки, каждая система соседних объектов вычисляет степень своего соответствия этим признакам и принимает решение, является ли она пчелой. Если же, признаки нам неизвестны, каждая система точек может вычислять для себя что-то вроде n-мерного хэш-вектора, с тем, чтобы на следующем кадре произвести ту же операцию и сравнить с предыдущим кадром и, в случае близости точек в хэш-пространстве, считать изображение одним объектом, например, немного переместившимся. Уж очень это перцептрон напоминает, а вопрос с движением как раз мою магистрскую работу В кратком изложении вот эта статья http://tachome.times.lv/Articles/RecognitionDynamic_2004/RecognitionDynamic.pdf и вот эта http://tachome.times.lv/Articles/Preprocessing_2007/preprocessing.pdf в последней собственно есть некоторые разговоры об инвариантности. [Ответ][Цитата]
гость 195.93.160.*	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 13:43 Почему не берётся во внимание тот факт что: 1 объект существует (для наблюдателя)пока не доказано обратное 2 объект существует (для наблюдателя) с тех пор как это доказано следствие - обманы зрения, где видимые объекты (для наблюдателя) изменяют свою сущность, в зависимости от изменения результатов доказательств (идентификации). Идентификация объекта из контекста (по привычке), вообще не рассматривается, как я погляжу. Разве обязательно нужно разбивать объект на пикселы и распознавать их цвет, освещённость, затенённость, относительное положение, принадлежность к объекту, совершать различные афинные преобразования? Можно придерживаться принципа: "раз распознан - всегда распознан". Правильна мысль о сравнении машинных слов. Сравнение - это ключ. Фрейм зрения (мне удобно использовать такой термин) остаётся неизменным (если хотите инвариантным) НЕСМОТРЯ на изменения цвета, света и тени , шевеления листьев, падение снега и т.д. ПОЧЕМУ? Потому что не превышен ПОРОГ. Картинка изменяется фактически, это так. И эти изменения проходят в мозг фактически. Но смысл от этого не меняется, картина мира остаётся той же, потому что никаким объектам не было приказа изменяться. Не был превышен порог. Допустим, фрейм зрения разделён на две области, одну с большим порогом, другую - с меньшим. Как только оса пересекает границу порогов - область с меньшим порогом её "засекает" и вторая область понижает свой порог. Поддержание более низкого порога чувствительности требует больше энергии. Поэтому, низкий порог обычно "включается" на более короткое время, а потом "устаёт" и повышается. Значительно легче определить те области, где нет осы, так как эти области имеют более высокий порог. области с более низким порогом содержат саму осу, некоторую область вокруг неё и некоторую часть траэктории осы. Как вам такое? [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 14:13 Цитата: Автор: гость Идентификация объекта из контекста (по привычке), вообще не рассматривается, как я погляжу. Разве обязательно нужно разбивать объект на пикселы и распознавать их цвет, освещённость, затенённость, относительное положение, принадлежность к объекту, совершать различные афинные преобразования? Можно придерживаться принципа: "раз распознан - всегда распознан". Правильна мысль о сравнении машинных слов. Сравнение - это ключ. Фрейм зрения (мне удобно использовать такой термин) остаётся неизменным (если хотите инвариантным) НЕСМОТРЯ на изменения цвета, света и тени , шевеления листьев, падение снега и т.д. ПОЧЕМУ? Потому что не превышен ПОРОГ. Картинка изменяется фактически, это так. И эти изменения проходят в мозг фактически. Но смысл от этого не меняется, картина мира остаётся той же, потому что никаким объектам не было приказа изменяться. Не был превышен порог. Все это как раз рассматривается здесь http://tachome.times.lv/Articles/Preprocessing_2007/preprocessing.pdf [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 14:22 Цитата: Автор: гость Допустим, фрейм зрения разделён на две области, одну с большим порогом, другую - с меньшим. Как только оса пересекает границу порогов - область с меньшим порогом её "засекает" и вторая область понижает свой порог. Поддержание более низкого порога чувствительности требует больше энергии. Поэтому, низкий порог обычно "включается" на более короткое время, а потом "устаёт" и повышается. Значительно легче определить те области, где нет осы, так как эти области имеют более высокий порог. области с более низким порогом содержат саму осу, некоторую область вокруг неё и некоторую часть траэктории осы. Как вам такое? Здесь не понятно, зачем нужно две области с разным порогом - почему не достаточно одной ? [Ответ][Цитата]
гость 195.93.160.*	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 14:31 "первый кадр из имеющихся четырех последовательно сверяется со вторым, третьим и четвертым. В результате получается три кадра, которые во втором проходе опять сверяются первый со вторым, и полученный результат с третьим. Таким образом, каждый этап позволяет анализировать кадры, исключая те движения, которые не являются основными (например, блики, движение листьев от ветра и т.п.)." Вот ЭТО эквивалентно тому что я сказал? Ага, конечно. Все фреймы сравниваются. А нужно всего лишь создавать связанный массив порогов для каждой точки. И с теми фреймами порогов можно дальше работать. [Ответ][Цитата]
гость 195.93.160.*	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 14:35 "зачем нужно две области с разным порогом" о_О Если порог изменяется - как может остаться ОДНА область??? [Ответ][Цитата]
гость 195.93.160.*	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 14:38 К тому же, не нужно смотреть в ту область, где нет объекта. Это важно. Нужно всего лишь следить за тем, пересекает ли что-то границу viewport`a. А это значит, что границы имеют БОЛЕЕ высокую чувствительность по сравнению с центром. А это в свою очередь значит, что принимаются во внимание более мелкие изменения чем в других областях, или же наоборот, более мелкие изменения считаются более значимыми [Ответ][Цитата]
гость 195.93.160.*	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 14:57 Ну что, озадачил я Вас? А Вы подумайте ешё, почему картинка перестаёт восприниматься, когда она неподвижна? [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 17:39 Цитата: Автор: гость "первый кадр из имеющихся четырех последовательно сверяется со вторым, третьим и четвертым. В результате получается три кадра, которые во втором проходе опять сверяются первый со вторым, и полученный результат с третьим. Таким образом, каждый этап позволяет анализировать кадры, исключая те движения, которые не являются основными (например, блики, движение листьев от ветра и т.п.)." Вот ЭТО эквивалентно тому что я сказал? Ага, конечно. Все фреймы сравниваются. А нужно всего лишь создавать связанный массив порогов для каждой точки. И с теми фреймами порогов можно дальше работать. Во-первых, я не утверждал, что что-то написанное вами эквивалентно в моей статье, как раз наоборот, в моей статье все более подродробно разжеванно и конкретно описанно, у вас же какие-то голые и непонятные фразы "раз распознан - всегда распознан". Во-вторых, я говорил что в статье рассматривается "Идентификация объекта из контекста", в ответ на ваше утверждение "(по привычке), вообще не рассматривается, как я погляжу." В-третьих, если и говорить о каком-то пороговом эквивалентности, то помимо выдранной вами фразы, в п. 5 указано как выделяется движущийся объект из фона - область разделяется на маленькие подобласти 10х10 точек, и если там порог изменений превысил 10% то считаем, что там изменение произошло иначе нет ... есть еще и другой дополнительный способ, связанный с анализом на связанность ... А ваша фраза "Все фреймы сравниваются. А нужно всего лишь создавать связанный массив порогов для каждой точки. И с теми фреймами порогов можно дальше работать." совершенно не понятна. Что за фреймы порогов ? Почему вообще вы употребляете слово - фрейм ? Как реализуется порог вы задумывались ? Он реализуется именно сравнением произошло изменение в каждой точки или нет ! Отсюда и необходимо сравнивать "первый кадр из имеющихся четырех последовательно сверяется со вторым, третьим и четвертым" - замедте там не сказанно как они сравниваются, а сравниваются они именно с разделением на части 10х10 и фильтрацию через порог, а многократное сравнение с разными кадрами позволяет просто более точно сосредоточится именно на движущемся объекте ... [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 17:44 Цитата: Автор: гость Ну что, озадачил я Вас? А Вы подумайте ешё, почему картинка перестаёт восприниматься, когда она неподвижна? Да не сколько В лучшем случае - вы мне скажите все то, что я знал Картинка не перестает восприниматься, просто когда она неподвижна нельзя выделить из контекста новый объект, а можно лишь сравнивать с теми которые уже есть в памяти ... кстати, именно поэтому человеку необходима сенсорная активность, при сенсорной дипривации человек начинает тупеть, поэтому если не мир движется вокруг человека, человек сам начинает двигаться и тем самым картинка всегда в движении ... [Ответ][Цитата]
tac Сообщений: 2601	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 17:49 Цитата: Автор: гость К тому же, не нужно смотреть в ту область, где нет объекта. Это важно. Нужно всего лишь следить за тем, пересекает ли что-то границу viewport`a. А это значит, что границы имеют БОЛЕЕ высокую чувствительность по сравнению с центром. А это в свою очередь значит, что принимаются во внимание более мелкие изменения чем в других областях, или же наоборот, более мелкие изменения считаются более значимыми А как вы узнаете, что в этой области нет объекта ? Именно для этого вы и будите смотреть во все области. Что еще за граница viewport`a? [Ответ][Цитата]
гость 193.84.90.*	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 20 сен 08 21:17 Граница видимой области. В этой области нет объекта только поначалу. С некоторого момента Вы уже знаете все объекты, которые есть в видимой области. И следите только за теми, которые пересекают границу видимой области. А это значит большее внимание по краям - боковое зрение, так как объекту по любому надо персечь область вашего зрения и сделает он это через какую либо из границ. Конечно, мы иногда занимаемся поиском новых объектов и внутри уже рассмотренной нами области, но это - совершенно другая история. Это РЕ-интерпритация. "когда она неподвижна нельзя выделить из контекста новый объект" Верно, не с чем сравнивать. Но, что самое важное: зрение "забывает". Порог чувствительности постепенно снижается, новой активности нет, нет ВСПЫШЕК, нет энергии, всё "засыпает" [Ответ][Цитата]
Эгг (остерегайтесь подделок, у меня > 5907 сообщений) Сообщений: 508	На: Какие методы обучения ИНС существуют и чем отличаются? Добавлено: 24 янв 15 4:59 Анатоль, вы все правильно говорите, и я с вами абсолютно согласен по этому вопросу. То что rrr3 вас не понимает, так это у него либо от невнимательности (он занят другим разговором), либо он просто никогда не ставил перед собой подобный вопрос. И вы правы, когда ссылаетесь на мир моего таракана. Я в том числе и для разрешения этого вопроса создавал этот свой виртуальный мир. Я хотел наглядно показать, что во-первых, можно сэмулировать внешний мир для создаваемого нами ИИ, а во-вторых, этот ИИ НЕ СМОЖЕТ ОТЛИЧИТЬ (распознать) сэмулированный мир от настоящего, потому что тот мир, в котором он будет жить, и будет для него настоящим. Это относится и к нам самим. Мы в принципе не в состоянии ответить сами себе на вопрос "а не является ли наш реальный мир эмуляцией на каком-нибудь компьютере?" Потому что у нас нет средств для выхода из этой реальности, и поэтому нет возможности для проверки этой гипотезы. Мы можем и поэтому должны изучать свойства и проявления только того мира, который нам дан (как писал В.И.Ленин "данный нам в ощущениях"). То, с чем мы можем взаимодействовать непосредственно (или опосредованно, но - взаимодействовать), то и будет доступно для нашего изучения и понимания. Пока же, мы не добрались даже до границ своего собственного мира. Что уж там говорить о возможности выхода за его пределы. И даже поиске ответа на вопрос, а есть ли что-то за его пределами. Мы еще и самих пределов-то пока не видим. [Ответ][Цитата]
Стр.11 (11): 1  ...  7  8  9  10  [11] << < Пред.