Jump to content

    

Recommended Posts

Welcome to the RLNN_ADAPTIVE_CONTROL wiki!

Основная цель создания темы - презентация проекта библиотеки инструментов для конструирования искусственных нейронных сетей (ИНС) авторской архитектуры (Python).

Нейронная сеть обучается адаптивно по принципу reinforcement learning, в online режиме. Нет явного разделения этапа обучения, тестирования и использования. Нейронная сеть обучается в процессе использования. Поведение нейронной сети корректируется "вознаграждением", которое может быть получено в результате связанной серии действий нейронной сети.

Более подробно о деталях архитектуры можно узнать в статье Reinforcement learning neural network (RLNN) based real-time adaptive control.

Для чего необходим этот инструмент?

Архитектура ИНС предназначена для решения задач адаптивного управления в реальном времени.
Далеко не полный список таких задач:

  • Поведение автономных роботов
  • Автоматическая биржевая торговля
  • Искусственный интеллект в компьютерных играх
  • Распознавание мошеннических транзакций
  • ...

Вторая цель - получить верификацию сообществом, конструктивную критику, новые идеи.

Третья цель - возможно кому-то инструментарий пригодится.

Share this post


Link to post
Share on other sites
11 часов назад, supremum76 сказал:

проекта библиотеки инструментов для конструирования искусственных нейронных сетей (ИНС) авторской архитектуры (Python).

Я че-то не понял, обработчики нейросетей требуют большой производительности, а тут еще предлагают это делать на интерпретируемом языке, видимо, чтоб суперкомпьютер загрузить :biggrin:

Share this post


Link to post
Share on other sites
4 hours ago, mantech said:

Я че-то не понял, обработчики нейросетей требуют большой производительности, а тут еще предлагают это делать на интерпретируемом языке, видимо, чтоб суперкомпьютер загрузить :biggrin:

после обучения сеть можно в микроконтроллер засунуть или в ПЛИСину копеечную 

https://www.latticesemi.com/en/Products/DesignSoftwareAndIP/AIML/NeuralNetworkCompiler

 

Share this post


Link to post
Share on other sites
6 часов назад, yes сказал:

после обучения сеть можно в микроконтроллер засунуть или в ПЛИСину копеечную

Можно. Однако сеть заточена под постоянную адаптацию, следящую оптимизацию. Платформа реализации не имеет решающего значения. Программный код не сложный и при необходимости легко переносится на другие ЯП. Важнее алгоритм и его адекватность решаемой задаче. Если задача может быть описана конечным набором примеров вход-выход, то скорее всего найдется более адекватный метод решения.

Предложенная сетка может решать задачи с учителем. Но скорее всего это имеет смысл только когда альтернатива это MLP/CNN с большим количеством слоев и борьба с проблемой затухания градиента.

Но все же целевые задачи данной сетки - адаптивное управление с подкреплением. В этом случае примеры с готовыми правильными ответами отсутствуют, работать и обучаться приходится в online режиме, по мере поступления новых сигналов.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Join the conversation

You can post now and register later. If you have an account, sign in now to post with your account.

Guest
Reply to this topic...

×   Pasted as rich text.   Paste as plain text instead

  Only 75 emoji are allowed.

×   Your link has been automatically embedded.   Display as a link instead

×   Your previous content has been restored.   Clear editor

×   You cannot paste images directly. Upload or insert images from URL.

Sign in to follow this