|
|
На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 11:28
|
| Какая ж это универсальность когда нужен полный перебор более чем один раз? Он же не распостраняет свои вывод на неизвестные ситуации. |
|
Какой перебор? Перебор элементов аля нейрон или кого? Он - кто он? Вывод на неизвестные ситуации - распространяет, сходство ситуаций или их каких либо частей будет творить сходство выполняемых действий и наоборот с разницей.
|
|
|
tac
Сообщений: 2601 |
 |
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 11:30
|
Автор: гость
То что ты предлагаеш можно назвать мгновенным обучением, как пример - животные что могут ходить будучи новорождёнными. |
|
Ну, я просто считаю что обучение тут ничего не дает. Мы тут решаем не задачу оптимизации действий, где обучение дает большую эффективность. Мы тут говорим о том как агент выбирает цель. А это совсем другое и не нуждается в обучении, так как оптимизировать нечего.
|
|
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 11:31
|
А это не конечный автомат?
По сути обычный робот с запрограммированными действиями.
|
|
|
tac
Сообщений: 2601 |
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 11:33
|
Автор: гость
Какой перебор? Перебор элементов аля нейрон или кого?
Он - кто он?
Вывод на неизвестные ситуации - распространяет, сходство ситуаций или их каких либо частей будет творить сходство выполняемых действий и наоборот с разницей. |
|
Перебор ситуаций. Чтобы говорить о сходстве ситуаций нужно решить проблему инвариантности (это когда буква А в правом углу сетчатки воспринимается также как буква А в левом углу сетчатки). А эта проблема не решена ни одной известной нейронной сетью. Поэтому не стоит тут утверждать, что будет какое-то обобщение на неизвестные ситуации.
|
|
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 11:35
|
А кто сказал что у меня в основе известная нейронная сеть?
Поэтому не стоит тут утверждать, что не будет какое-то обобщение на неизвестные ситуации.
|
|
|
tac
Сообщений: 2601 |
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 11:38
|
Автор: гость
А это не конечный автомат?
По сути обычный робот с запрограммированными действиями. |
|
Это не так страшно, вопрос лишь в сложности автомата. Когда автомат достаточно сложный и он проявляет адекватность при выполнении действий - то нет ни какой разницы. По сути нейронные сети - это тоже конечный автомат - что с того. (кстати, некоторые даже не дотягивают до этого, только сети с обратными связями - это конечный автомат) Но главное, чтобы этот автомат включал бы в себя адекватный анализ происходящего, мог анализировать ситуации, без полного перебора ситуаций (как это требуется при обучении).
|
|
|
tac
Сообщений: 2601 |
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 11:40
|
Автор: гость
А кто сказал что у меня в основе известная нейронная сеть?
Поэтому не стоит тут утверждать, что не будет какое-то обобщение на неизвестные ситуации. |
|
Ну, обойдемся без сказок  Пока нет статьи о вашей супер-пупер сети - мы считаем что у вас вообще ничего нет. (а то, что вы решите проблему инвариантности, я не поверю, т.к. вы даже не знаете о самой проблеме - поэтому давайте без "кота в мешке", а по делу.)
|
|
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 11:46
|
| По сути нейронные сети - это тоже конечный автомат - что с того. |
|
С этим соглашусь, а с того то что нейросеть менее затратна на ресурсы компьютера при куда большем количестве элементов и она не будет делать только одно действие до его окончания а сможет грубо говоря делть несколько действий одновременно за один такт, а такт может быть у твоего автомата от 0 до +inf секунд в зависимости от сложности действия, у моего от 0 до времени окончания обработки всех нейронов, а в случай рекурсии или более крутого подхода части нейросети. Конечно у твоего автомата есть плюс - шаблонность выполняемого действия и существенный минус - невозможность обучения и дублирующиеся алгоритмы.
|
|
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 11:53
|
Я простой станичный парень. Нафиг мне афиша и медаль нобелевского лоуреата не нужны, есть иные, более интересные способы повышения самооценки. К тому же пока сеть не работает, нет предела совершенству, но есть выводы, от которых я уже не отступлюсь хоть сколько раз будет учёный апонент в споре.
Как я писал, если заставить сеть делать то, что я хочу, то тогда она сможет творить чудеса, тут я столкнулся с айзбергом зависимостей рекурсии от стека, типов данных, указателей и памяти, и т.д. Пока не осилю алгоритм под ЯП и не увижу все неучтённые ситуации сеть работать не будет. Трудность в том что программируя один элемент приходится думать о десятке и тысяче их взаимодействующих между собой и с внешней средой.
|
|
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 12:03
|
Так вот, дублирование алгоритмов нейросеть исключает, в этом и заключается универсальность, в конечном итоге если оптимизировать твой автомат в этом направлении получится нейросеть.
|
|
|
tac
Сообщений: 2601 |
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 12:17
|
Автор: гость
Так вот, дублирование алгоритмов нейросеть исключает, в этом и заключается универсальность, в конечном итоге если оптимизировать твой автомат в этом направлении получится нейросеть. |
|
Думаю ты заблуждаешься. Связь тут сложнее. Вот возьмем минимакс ( http://ru.wikipedia.org/wiki/Минимакс - если не в курсе лучше найди в книге или на примере, по википедии там нельзя понять что это такое) и сравним его с нейронной сетью. Сеть будет избыточна и не будет решать лучше минимакса (при этом никакого дублирования алгоритмов не будет), и другой вопрос, что минимакс не всюду применим. Но так же и в сети все зависит от того, какая будет обучающая выборка - её тоже автоматически не выберешь. А анализировать все - это утопия. Так вот выбор цели - по сути это выбор того какая обучающая выборка должна быть у нейросети. Нужно делать выбор анализируемых параметров, а не анализировать все возможные.
|
|
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 12:19
|
Автор: гость
Трудность в том что программируя один элемент приходится думать о десятке и тысяче их взаимодействующих между собой и с внешней средой. |
|
Пока с этой трудностью не справитесь, ни хрена не получится.
|
|
|
tac
Сообщений: 2601 |
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 12:24
|
И кстати тут говорили о крестиках-ноликах - вот и решаем минимаксом и не паримся Размерность при 32 на 32 скажите большая - так нейросети тут не помогут (станет только хуже) .. поэтому смысл в обучении ? Вот и выберите тут цель - какой должен быть алгоритм, если не получается перебрать все варианты как это нужно в минимаксе ? Как не просматривая все варианты убрать большую их часть? Как агент должен себе сформулировать цель выйгрыша, чтобы не анализировать все ситуации? (ответ у меня есть, и опубликован ... поэтому попробуйте справится сами, а потом я подскажу. Отмечу, что это важно - это первый шаг, чтобы ответить на вопрос этой темы. Иначе вы даже не приблизитесь к понимаю того, что мы обсуждаем.)
|
|
|
tac
Сообщений: 2601 |
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 12:27
|
Автор: Анатоль
Проиллюстрируйте для ясности Ваш подход на примере (универсальной) игровой программы.
Сначала она должна поиграть в крестики-нолики на бесконечном поле (или 32*32) |
|
А что там за правила на бесконечном поле - надо выставить бесконечное число крестиков в ряд
|
|
|
|
| На: Целеполагание в железе
Добавлено: 16 май 13 12:46
|
| А анализировать все - это утопия |
|
А ты пробовал? Та мне лишбы херня не получилась.
|
|
|
|