[Мур 1]

Тут мы не о поиске универсального ключа говорим...

 

Как вы считаете, матушка природа нейрон придумала и эволюцией подкрепила неспроста? Нам не понять своими линейными мозгами как это применить, чтобы не было =возбуда= от обратных связей и памяти. Принципиально иной кирпичик с нелинейной сигмоидной функцией активации на выходе. А какие возможности!

 

http://neuroquad.ru/ молчат, потому как много секретного в этой тематике. Народ работает! Не переживайте!...

Изменено 22 апреля, 2008 пользователем Мур

[Demeny 0]

Вы знаете, в теории управления есть такое расхожее заблуждение, что для того, чтобы управлять объектом, надо знать его модель...

Попробуйте формализовать процесс управления двухколёсным велосипедом.

Ага... И нейросетка сама собой чудесным образом сделает все, что нам нужно... Вы говорите, что строится система опознавания образов в сигнале? Лично я не знаю, что понимается в общем случае под образом, для меня это понятие больше абстрактное. Какая формализация этого понития у нейросетивиков, и почему Вы так легко утверждаете, что распознавание образова (в широком абстрактном смысле) проще всего сделать на нейросетях?

Нигде в своих высказываниях я не употреблял слово "образ" и не утверждал, что распознавание образов проще всего сделать на нейросетях. Нейросети - это всего лишь математический инструмент для реализации алгоритмов и решения определённого класса задач, ну например, как оператор Лапласа в теории управления. В конечном итоге, все нейросетки тоже превращаются в последовательность элементарных процессорных операций на машине Тьюринга.

Как говорится, в основе любой нечёткой логики лежит точный расчёт. ((С) Demeny)

Математики очень любят скрывать собственную техническую безграмотность за большими сложными формулами и непонятными словами...

Я бы сказал, не любят, а умеют скрывать. :)

[Stanislav 0]

Полностью согласен! Да, кибернетика заслуженно считалось кибернетикой - там больше трепа, кстати, чем идей. Но это неприятие никак отрицательно не сказалось на отечественной теории управления.

К сожалению, лженаукой она так и не была признана официально... :( Слишком, видимо, удобным прэдмэтом оказалась для написания всяческих "вумных" диссертаций, не имеющих какого-либо отношения к действительности. И книги по кибернетики издавались и в 50-х годах, и впоследствии.

А вот эту статью, несомненно, написал грамотный и толковый человек:

http://vivovoco.rsl.ru/VV/PAPERS/BIO/MATER.HTM

Рекомендую ознакомиться тем, кто не читал ещё.

Насчёт теории управления - разумеется, она не "пострадала" в СССР из-за весьма прохладного отношения к кибернетике, посколько не имеет к ней отношения. :)

А кибернетика, равно как и СПИД, и озоновые дыры, и коровье бешенство, и птичий грипп, и глобальное потепление от парниковых газов, и проч. - суть лжетеории и лжесведения, придуманные для воровства денег и получения "научных" степеней недобросовестными представителями от науки, имя которым - легион.

 

...Мне вовремя пояснили, что это такое, и чего это стоит... Поэтому я сразу обратился к работам праотцов: Ляпунова, Вышнеградского и иже с ними... На девок времени не остается :( ...

Я до института ещё всю эту муру штудировал. Потом, уже в его стенах, мозги быстро вправили. :)

 

На нейронных сетях строятся, например, системы обнаружения излучения в широком спектре радиочастот (от единиц до сотен МГц и выше). На выходе такой сети - частотный диапазон и вид излучения (CDMA, GSM, частотная модуляция и т. п.).

Для чего ? Понятно, для эффективного подавления.

Кому это нужно ? Догадайтесь сами.

И что, хотите сказать, будто нейросеть справится лучше классификатора, работающего по известным априорно признакам такого излучения? ;)

Нейросеть, конечно, можно прикрутить к чему угодно. Однако, когда речь идёт об эффективности и оптимальности оценивания, о нейросети лучше забыть.

 

А при том. Чтобы эффективно подавить радиосигнал - надо знать его параметры, в частности, ширину спектра излучения его информативной части...

И кто же мешает её измерить?

 

...А чтобы точно знать параметры сигнала - строится система опознавания излучения, а построить её проще всего на нейронных сетях.

"Проще всего" - не спорю. Думать головой вообще сложно... ;)

 

...На входе - спектральное разложение сигнала с 8 антенн, на выходе - параметры сигнала, вид модуляции, и пеленг.

И что здесь такого?

Поверьте, подобные задачи решаются и без всяких нейросетей.

Кроме того, не совсем понятно, как данная нейросеть определит вид модуляции сигнала, если кто-то действительно не хочет, чтобы его определили? ;)

 

...Если я дам ссылочку - то сам отправлюсь в ссылочку :07: .

Да неужто?

 

Только я видел документ на 40 страницах, в котором изложен мат. аппарат таких сетей применительно к анализу радиоэфира. Вы не сомневайтесь - желающие общаться в эфире, оставаясь незамеченными, тоже есть, и у них математический аппарат ещё сложнее. Попробуйте придумать способ передачи информации по радиоканалу, чтобы сам факт передачи остался незамеченным, например, сошёл за помеху. Ага.

Ну, СШП сигналом, например. Как его засечь предлагаете, и при чём здесь нейросеть?

Только на "секретность" давить не надо - все методы давно известны, и секретными не являются.

 

Ну а нейросети ...

Если вспомнить совок и 1987-1988 года ... тогда все РС в системе вузов были

соединены при помощи нейросети

Бред.

 

Попробуйте формализовать процесс управления двухколёсным велосипедом.

Ну, и что здесь такого сложного, и при чём здесь Ваш "гомункулюс"?

Можете посмотреть, например, как устроены системы управления ракетой, самолётом или, например, балансирующим роботом. Уж поверьте, СУ для данных объектов строятся на основе формальных моделей, а нейросети там вообще никаким боком не нужны.

Впрочем, для того, чтобы формализовать процесс управления даже велосипедом, нужно хоть чуть-чуть поработать мозгами. С чем у апологетов "нейросетевых решений" из рук вон плохо.

 

...Нигде в своих высказываниях я не употреблял слово "образ" и не утверждал, что распознавание образов проще всего сделать на нейросетях.

Интересно, а что же Вы тогда предлагаете искать в эфире, если не образы неких объектов с априорно известными параметрами?

 

...Нейросети - это всего лишь математический инструмент для реализации алгоритмов и решения определённого класса задач, ну например, как оператор Лапласа в теории управления.

А при чём здесь оператор Лапласа?

По-моему, совсем неудачная аналогия... :(

 

...В конечном итоге, все нейросетки тоже превращаются в последовательность элементарных процессорных операций на машине Тьюринга.

Ага, в последовательность элементарных операций в несуществующей машине.

Скажите, а какой алгоритм нельзя представить подобным образом? ;)

 

Как говорится, в основе любой нечёткой логики лежит точный расчёт. ((С) Demeny)

Вы это больше никому не говорите, а то поймут неправильно. :(

 

Я бы сказал, не любят, а умеют скрывать. :)

Изделие того, кто по-настоящему умеет скрывать, Вы с вашей нейросетью вряд ли вообще обнаружите, даже если оно будет сидеть у Вас под носом...

 

http://neuroquad.ru/ молчат, потому как много секретного в этой тематике. Народ работает! Не переживайте!...

Там, где говорят о неком тайном знании, чуствуется запах серы и "развода на бабло".

 

Ознакомившись с научной работой И. В. Бощенко "НЕЙРОКВАД", посвящённой теории создания нейронных сетей нового поколения, можно сделать однозначный вывод о большой научной и практической ценности работы. Совершенно очевидно, что работа открывает совершенно новые перспективы в создании Искусственной Жизни и является значительным шагом в направлении создания Искусственного Интеллекта. Использованные И.В.Бощенко решения, известные каждое по отдельности и используемые в современной технике, при определённом совместном использовании дают совершенно новый эффект.

К особо ярким находкам можно отнести формализацию и способ реализации функции "Удовольствие-Неудовольствие", появление небиологической системы с признаками живой системы. Кроме того, обращает на себя внимание серьёзное подкрепление теоретических выводов данными медицинских, нейробиологических и психологических исследований, а так же глубокое знание предмета исследований. Однако следует заметить, что новая нейронная сеть требует гораздо большего времени на обучение в сравнении с известными ныне нейронными сетями, но при этом более гибка, более универсальна и самообучаема. На основании данной работы возможна защита целой гаммы научных диссертаций.

...................

На основе проведенной исследовательской работы при наличии соответствующих инвестиций нейронная сеть нового поколения может быть реализована в течение 1 - 2-х лет, а далее выйти на создание промышленного образца.

 

Выделено мной.

Вам это ничего не напоминает, граждане? ;)

ЗЫ. Прочитал по диагонали разделы "Новости" и "Статьи". Просто нет слов... Портал отделения кащенки, ни дать, ни взять... :laughing:

[Aesthete Animus 0]

..Действительно, большинство текущих задач хорошо решается (и долго еще будет решаться) с помощью доминирующего подхода.

 

«Нейро» представляет собой подход принципиально иной.

Дело другое, что там, увы – был сделан первый шаг, вокруг него, все, что можно было, уже «сообразили», а дальше – тоже застой. Нет новых идей, представлений и развития.

Поэтому, естественно, это направление проигрывает пока более «древнему» традиционному.

В том то и дело, что для нестандартных задач стандартный подход не может подойти, хотя бы "по законам диалектики". Но нейросеть это не концепция!

 

Тут мы не о поиске универсального ключа говорим...

 

Как вы считаете, матушка природа нейрон придумала и эволюцией подкрепила неспроста? Нам не понять своими линейными мозгами как это применить, чтобы не было =возбуда= от обратных связей и памяти. Принципиально иной кирпичик с нелинейной сигмоидной функцией активации на выходе. А какие возможности!

Какие возможности? Матушка природа может и придумала зачем-то нейрон. Но полнейший идиотизм пытаться брать, вырванный из контекста своего назначения нейрон и строить на нем какие-то системы! Надо думать не о том, как применить созданный природой нейрон, а зачем эта самая природа его создала, какую цель она паталась решить.

http://neuroquad.ru/ молчат, потому как много секретного в этой тематике. Народ работает! Не переживайте!...

Ну-ну... "Наряду с этим, предприятие имеет большие наработки в части разработки и внедрения различного рода систем безопасности, систем контроля и удалённого администрирования..." - вот чем они занимаются, никто не станет платить за абстрактные нейросети

Попробуйте формализовать процесс управления двухколёсным велосипедом.

Очень просто, вращай педали и поварачивай руль в сторону заваливания велосипеда. Мне такой формализации достаточно, чтобы управлять велосипедом. А что будет делать ваша нейросеть для решения той же задачи?

Нигде в своих высказываниях я не употреблял слово "образ" и не утверждал, что распознавание образов проще всего сделать на нейросетях. Нейросети - это всего лишь математический инструмент для реализации алгоритмов и решения определённого класса задач, ну например, как оператор Лапласа в теории управления.

Знаете, мне мне не приходится использовать оператор Лапласа для построения систем упраления... Еще меньше для этого пригодна нейросеть.

 

Хорошо, нейросетевики, есть такая система:

http://www.bostondynamics.com/dist/BigDog.wmv

Скажите, только честно, у вас есть мысли, как можно управлять такой системой, используя нейросеть? Я не прошу их высказывать, так как не собираюсь высказывать свои соображения на этот счет. Только скажите, вы представляете, как это может работать? Сразу могу сказать, эта система наверняка не использует методы "обратной задачи динимики" и многие другие "академические" подходы.

 

А вот эту статью, несомненно, написал грамотный и толковый человек:

http://vivovoco.rsl.ru/VV/PAPERS/BIO/MATER.HTM

Рекомендую ознакомиться тем, кто не читал ещё.

Статья действительно полезная, хотя может вызвать отторжение у человека нынешнего культурного пласта, ибо отношение к таким понятиям как "социальстическа культура", "буржуазная наука" старательно высмеяно в наших СМИ. В любом случае, вердикт: ЧИТАТЬ!

 

Что касается проблемы кибернетики, то это мне видется так. "Мы решили назвать кибернетикой всю теоретическую область контроля и коммуникаций, как в машине, так и в живом организме", тоесть Винер фактически утверждает, что есть методы по управлению техникой, людьми, миром. На что наши ученые-упраленцы подумали примерно следующее "[skipped], [skipped] этот [skipped] так его [skipped] думает [skipped], что [skipped] управлять нами может [skipped]. Да пошел [skipped] он [skipped] на [skipped]... Вот [skipped] ты можешь нами управлять" и продолжили спокойно разрабатывать системы управления для ракет, самолетов...

[Мур 1]

Какие возможности? Матушка природа может и придумала зачем-то нейрон. Но полнейший идиотизм пытаться брать, вырванный из контекста своего назначения нейрон и строить на нем какие-то системы! Надо думать не о том, как применить созданный природой нейрон, а зачем эта самая природа его создала, какую цель она паталась решить.

 

И что же вы усвоили?

Из того, что ныне известно о Н, НС делает важную вещь. Она позволяет как-бы сжать в виде коэффициентов конкретной архитектуры НС информацию об объекте. Пусть это будет многомерное пространство решений в определённом допуске. Имеем

1.Аналоговую многомерную память.

2. которую можно перестраивать на лету как архитектурно так и по многомерной поверхности решений

 

В традиционных решениях это очень дорого, а здесь компактный кирпичик!

 

И ещё. Вам не кажется симтоматичным, что цифровой фильтр или коррелятор есть частный случай НС?

 

Мы только подходим к пониманию природы! К тому же нет общей теории НС. Всё частности, а анализ идёт линейными методами "в окрестностях"....

[DRUID3 0]

:) Я не люблю защищать или наоборот опровергать то специалистом в чем я абсолютно не являюсь, т.е. не пытался добиться никакого практического результата...Но приходиЦЦо :) . Ни ПЛИС ни нейросетями не занимаюсь. Но выскажусь...

 

Во-первых что за тупые наезды на Винера с его кибернетикой? Советские "псевдодиалектики" ополчились на работы Винера именно за биологическо-социальный аспект (ну не за констатацию же роли обратной связи в электронных системах :) ). Это период "настоящих народных биологов" которые утверждали, что если свинью кормить как собаку то в скорости она превратится в собаку(через пару поколений - наверняка). И эти люди читали лекции в МГУ :07: ... То же самое было при первых попытках исследовать кибернетическими методами мозга. Почему-то "материалисты" отстаивали все, что угодно, вплоть до некой идеальности человеческой мысли, но никак не могли принять факт, что мозг - физическая система. Очень напоминает отстаивание инквизицией системы Птоломея - язычника и безбожника . А критическая статья всего лишь критическая статья а не доказетельство, читал я и более новые, например о том что у синнергетики нет объекта изучения, следовательно это лженаука. В той же парадигме диалектического материализма (а он и только он привел к бурному расцвету науки начала-середины XX века) доказательство истины есть практика. Я себе этот лозунг даже в подпись поместил, еще и с намеком - мол и практику каждый видит под своим углом. Некоторые идиоты до сих пор считают, что животные не думают... Но в этом то и чудо объективной реальности, что считать можно все, что угодно.

 

Заслуга же Винера как ученного в том, что он "взял за рукав физика, биолога, врача, социолога и доходчиво, в пределах математической логики, объяснил им, что многое их объединяет с простым радиолюбителем по вечерам ваяющим какую-то хрень. Мало того, математический аппарат той хрени давно разработан и на данный(тот) момент не является чем-то исключительным. В то же время как многие физики, биологи, врачи, социологи только и занималсь тем, что переоткрывали эти законы, бесполезно растрачивая человеко-часы научной работы".

 

Теперь вернемся к нейронным сетям. Очень умиляет заявление Stanislavа, что, дескать, он не получил высоких скоростей обработки от НС, следовательно НС гавно. Обалдеть. А я за всю жизнь никогда не "встречался" с блондинками. Отсюда вывод - им секс не нужен :crying: . Какая это была сеть? Какова подробная задача? И главный вопрос - на чем была выполнена реализация сети?

Почему же это вопрос так важен? Да потому как он определяет абсолютно все! Еще раз повторюсь, попытавшись другими словами выразить свою мысль парадигма программирования в нейронных сетях - это есть постановка и формализация задачи так, чтобы задача оптимально решалась внутри сети состоящей из специализированных процессоров имеющих в своем составе только входные порты, совмещенные с умножителями сумматор и выхдной порт(т.е.это модель нейрона). То, что написано курсивом, это мантра в мантре ее нужно повторять на порядок чаще :) . Еще, еще раз повторю - нейронная сеть это компьютерная сеть состоящая исключительно из однотипных специализированных ЭВМ. Так понятнее? Теперь самое интересное - архитектура ЭВМ и топология сети обязывают к тому, что одни задачи на такой системе будут решаЦЦо быстрее чем другие. Так и только так. Точно так как сеть из специализированных процессоров "заточенных" для вычисления FFT + специальные алгоритмы параллельного FFT - и сеть такого плана всегда будет делать преобразование Фурье быстрее чем сеть универсальных процессоров (ARM, x86 и т.д.) при одинаковой тактовой. Вычисление же нейронных (да еще и "сетей") алгоритмов на простой последовательной ЭВМ (например 585 или BlackFin) есть ничто иное как эмуяция. И ожидать какого-то "ускорения работы" здесь так же глупо как ожидать, что алгоритм написанный на Java работающей еще и в составе ОС будет работать быстрее чем тот же алгоритм, на том же процессоре, но написанный на голом ассемблере.

 

Это я к тому, что никто не утверждает, что наши химическо-аналоговые нейронные сети работают быстрее чем стековый микрокалькулятор - МК52. У меня лично с устным счетом вообще слабо, я больше по выделению абстракций . Но это же не доказательство, что парадигма МК-52 совершеннее мозга, только потому, что она обгоняет более универсальную систему на частном примере. Всегда найдеЦЦо задача быстрее решаемая процессорами одной архитектуры и медленнее другой. Именно и выделением и формализацией наиболее быстродействующих для сети с процессорами в виде нейрона алгоритмов и заняты сегоняшние исследователи этой проблемы.

 

Почему-же важно изучать нейронные сети? Почему именно такая архитектура и топология сети? Да потому что изучать-их все-равно придеЦЦо для нужд психологии, физиологии, кардиологии, наук занимающихся проблемами животного и человеческого интеллекта и т.д. Т.е. все эти дисциплины, с другой своей стороны, объединяются в подраздел бионики дающий готовые матаппараты "для тех кто захочет поднять знамя". Лучше всего природные НС справляются с задачей распознавания образов. Весь наш интеллект это способность (на основе имеющейся материальной базы, разумееЦЦо - т.е. мозга) распознавать образы - другими словами отделять одно от другого и на результате этого распознания принимать решения о занятии максимально комфортной позиции. Это "распознавание..." и есть механистика той же диалектики. Здесь очень можно сделать очень много выводов для той же педагогики, или юриспруденции исследующей меры наказания. То, что исскуственные системы пока такие не созданы абсолютно ничего не значит. И аппелировать к "...а покажите мне" не стоит. А покажите мне русскую мобилу! Если Вы, Aesthete Animus, не в состоянии применить НС в своих исследованиях по распознаванию образов - то это не говорит о слабости матаппарата НС. Это, например, может говорить о негибкости Вашего мышления, лени, нежеланию или неспособности проникнуЦЦо идеологией НС и применить это на практике.

 

ОстаеЦЦо добавить еще 2-а момента.

 

Первый - часто нейронными сетями пользуются разработчики игр (и конечно же в режиме эмуляции) на право и налево расхваливая свои творения. А все потому, что это люди пришедшие не от электротехнических дисциплин, и вкуривать понятия корреляции, автокорреляции, всяких там базисов и рядов им некогда. Они берут и готовый аппарат НС считая дескать нашли грааль. Но это не есть правильно, и не надо приводить в пример таких разработчиков.

Меня когда-то с "винграда" погнали когда я начал доказывать, что корреляция - есть не что иное как математическая формализация распознавания как такового. И от нее и нужно плясать... Мне же возразили, мол не надо тут всякой радиотехнической пропаганды... Системы распознавания в "настоящем программировании" это несколько больше... например методика бегущего по контуру рисунка муравья :07: ... Тоже бесполезно было спорить...

Второй - элементарная база на которой реально могут быть реализованы НС так чтобы продемонстрировать свой потенциал появилась только в последгие пару лет. И это, конечно же, ПЛИС! Только на их основе можно не "эмулировать" а строить НС.

 

Клеймить же науки или ученных(а уж тем более классика Виннера) в форуме может каждый болван стремящийся завуалировать свою несостоятельность в той или иной области констатацией, что область мол ущербна.

 

P.S.: Вобщем прорезюмируя Фсе букаФФки чо я накатал без гонорара сюда - нейронные сети не будут быстрее всего сжимать в mp3 или MPEG, не будут оптимальнее распознавать чем простой коррелятор одномерного образ. Оптимальнее они буду "жмя" в своем стандарте, распознавая образы в зашумленных условиях - выигрыш от их применения проявляется в узких подмножествах широкого круга задач. Акадэмический выигрыш - фундаментальная наука может питать идеями прикладную, и даже технику. Но это не значит, что сложные вопросы распознавания образов сводятся только к НС. Точно так же не значит, что в каждую ЦОС разработку нужно пихать FFT. Есть целисе системы и комплексы разработанные с парадигмой только временнОго представления, а есть с применением базисов существенно отличных от рядов(интеграла) Фурье.

[Stanislav 0]

Статья действительно полезная, хотя может вызвать отторжение у человека нынешнего культурного пласта, ибо отношение к таким понятиям как "социальстическа культура", "буржуазная наука" старательно высмеяно в наших СМИ. В любом случае, вердикт: ЧИТАТЬ!

Совершенно верно.

Конечно, на "материалистическую" риторику автора статьи не следует обращать внимания более, чем на дань тогдашней научной и политической моде. Однако, суть статьи верна, и под ней можно подписаться обеими руками.

Более того, можно добавить, что отправления высшей нервной деятельности настолько сложны и многообразны, что даже такие признанные авторитеты, как Павлов и Бехтерев, оказались бессильны проникнуть в тайны человеческого сознания, о чём писали неоднократно.

 

...Что касается проблемы кибернетики, то это мне видется так. "Мы решили назвать кибернетикой всю теоретическую область контроля и коммуникаций, как в машине, так и в живом организме", тоесть Винер фактически утверждает, что есть методы по управлению техникой, людьми, миром...

Методы управления машиной, отдельным организмом и обществом существовали и до Винера, и были различными, как по форме, так и по содержанию - в зависимости от задачи, поставленной системе управления. Конечно, есть в законах управления нечто общее, но оно имеет отношение, скорее, к идеологическим аспектам постановки задачи и её решения. Вот что сказано об этом в рамках "Достаточно Общей теории управления", о которой можно почитать здесь:

http://www.kpe.ru/about/basis/library/ (см. "Мёртвая вода"):

 

При описании любой из жизненных проблем в терминах теории управления, общее число одновременно употребляемых категорий не превосходит девяти: 1) вектор целей, 2) вектор состояния, 3) вектор ошибки управления, 4) полная функция управления, 5) совокупность концепций управления (целевых функций управления), 6) вектор управляющего воздействия, 7) структурный способ, 8) бесструктурный способ, 9) балансировочный режим (либо маневр).

Это означает, что информация, необходимая для постановки и решения всякой из задач теории управления может быть доступна сознанию здравого человека в некоторых образах вся без исключения, одновременно и упорядочено, как некая мозаика, а не бессвязно-разрозненно, как стекляшки в калейдоскопе. Главное для этого — отдавать себе отчет в том, что в жизни конкретно следует связать с к каждой из категорий теории управления, чтобы не впадать в калейдоскопический идиотизм — буйно или вяло текущую махровую шизофрению.

 

Винер же пытается свести всё многообразие окружающего мира со всеми его проблемами к процессам, происходящим в автоматах, созданных человеком, но, тем не менее, наделённых некой "свободой воли", и "искуственным интеллектом", что якобы позволит, в конечном итоге, "думающим машинам" исключить человека из процесса принятия решений вовсе. :)

Чем не подарок для "глобализаторов"?

[Stanislav 0]

Во-первых что за тупые наезды на Винера с его кибернетикой? Советские "псевдодиалектики" ополчились на работы Винера именно за биологическо-социальный аспект (ну не за констатацию же роли обратной связи в электронных системах :) ). Это период "настоящих народных биологов" которые утверждали, что если свинью кормить как собаку то в скорости она превратится в собаку(через пару поколений - наверняка). И эти люди читали лекции в МГУ

Может, назовете хоть одного такого "настоящего народного биолога"? С подтверждением его высказываний из каких-нибудь более надёжных источников, чем дегенеративные СМИ последних 20 лет? ;)

Иначе Ваше заявление следует считать пустым трёпом. :(

 

...Заслуга же Винера как ученного в том, что он "взял за рукав физика, биолога, врача, социолога и доходчиво, в пределах математической логики, объяснил им, что многое их объединяет с простым радиолюбителем по вечерам ваяющим какую-то хрень. Мало того, математический аппарат той хрени давно разработан и на данный(тот) момент не является чем-то исключительным. В то же время как многие физики, биологи, врачи, социологи только и занималсь тем, что переоткрывали эти законы, бесполезно растрачивая человеко-часы научной работы".

Что-то я у "столпов" ни на какие вновь открытые законы не наткнулся... :(

 

...Теперь вернемся к нейронным сетям. Очень умиляет заявление Stanislavа, что, дескать, он не получил высоких скоростей обработки от НС, следовательно НС гавно. Обалдеть.

Такого я не писал, уважаемый, нужно читать внимательнее.

Поясняю ещё раз: в данном случае, с помощью НС решалась задача разбивки на конечное множество кластеров параметрического пространства фрагментов речевых сигналов (задача для НС, можно сказать, "классическая"). Результат был получен гораздо худший, чем в более простом и даже интуитивно понятном методе, не требующем никакого "самообучения", и не только и не столько по вычислительным затратам.

Кроме того, НС пробовал применять и в задачах адаптивной нелинейной фильтрации, и в задачах распознавания. С неизменным :crying: результатом, получаемым при сравнении с "формальным" подходом.

 

...А я за всю жизнь никогда не "встречался" с блондинками. Отсюда вывод - им секс не нужен :crying:

Ошибаетесь.

Пользуясь канонами логики, из Вашего положения можно сделать двоякий вывод: либо секс с блондинками не нужен именно Вам, либо Вы не представляете никакого сексуального интереса для блондинок.

 

Какая это была сеть? Какова подробная задача? И главный вопрос - на чем была выполнена реализация сети? Почему же это вопрос так важен? Да потому как он определяет абсолютно все!

Не нужно так горячиться.

Сеть была самоорганизующаяся. Выполнена на Матлабе, с использованием соотв. тулбокса. В нескольких вариантах. Результат "самоорганизации" был отрицательным - вокодер с такими кодовыми книгами звучал откровенно плохо.

 

...Еще раз повторюсь, попытавшись другими словами выразить свою мысль парадигма программирования в нейронных сетях - это есть постановка и формализация задачи так, чтобы задача оптимально решалась внутри сети состоящей из специализированных процессоров имеющих в своем составе только входные порты, совмещенные с умножителями сумматор и выхдной порт(т.е.это модель нейрона). То, что написано курсивом, это мантра в мантре ее нужно повторять на порядок чаще :)

Простите, но Ваше представление о нейроне грешит некой... э-э... однобокостью.

Скажите, чем тогда линейный трансверсальный фильтр (надеюсь, хоть с ними-то Вы наконец разобрались?) по сути отличается от такого "нейрона"? ;)

 

...Еще, еще раз повторю - нейронная сеть это компьютерная сеть состоящая исключительно из однотипных специализированных ЭВМ. Так понятнее? Теперь самое интересное - архитектура ЭВМ и топология сети обязывают к тому, что одни задачи на такой системе будут решаЦЦо быстрее чем другие. Так и только так.

М-да...

Представления о нейросети у Вас, скажем так, тоже довольно своеобразные.

Эдак под это определение что хош можно записать, и всё будет называться нейросетью.

 

ЗЫ. Вероятно, Вам известно, что выч. систему любой сложности можно свести к однотипным специализированным элементам 2И-НЕ. ;)

 

 

...И ожидать какого-то "ускорения работы" здесь так же глупо как ожидать, что алгоритм написанный на Java работающей еще и в составе ОС будет работать быстрее чем тот же алгоритм, на том же процессоре, но написанный на голом ассемблере.

...........................................................

Вероятно, Вы всё-таки не поняли. Речь здесь шла не о быстродействии, а о качестве результатов, независимо от выч. затрат (о них стОит поговорить отдельно).

 

...Почему-же важно изучать нейронные сети?

.................................................................

Точно так же не значит, что в каждую ЦОС разработку нужно пихать FFT. Есть целисе системы и комплексы разработанные с парадигмой только временнОго представления, а есть с применением базисов существенно отличных от рядов(интеграла) Фурье.

Я никого не собираюсь отговаривать строить НС. А потом сравнивать их результаты с полученными другими методами. Исходный материал, покопавшись в архивах, могу предоставить. :)

[Aesthete Animus 0]

Как и мои оппоненты, отвечу выборочно, на то, что у меня вызвало больший интерес в словах собеседника.

 

Лучше всего природные НС справляются с задачей распознавания образов. Весь наш интеллект это способность (на основе имеющейся материальной базы, разумееЦЦо - т.е. мозга) распознавать образы - другими словами отделять одно от другого и на результате этого распознания принимать решения о занятии максимально комфортной позиции

 

И так, Вы, DRUID3, утверждаете, что "природные" нейросети справляются лучше всего с задачей распознавания образов. "Природные" - очень правильная оговорка, иначе я потребовал бы дать формализацию того, что такое распознавание и что такое образ, а так, когда мы говорим о "живых" системах, эти термины воспринимаются интуитивно. Но вот возникает вопрос, с чего Вы так уверены что именно нейросетевая топология определяет эту способность. Мы что, знаем всю природу нейрона, мы что знаем все взаимодействия между нейронами в мозге? Вообще-то нет... Но нейросетевики уверены, что построив такаю сеть искусственно, мы получим систему которая будет подобна мозгу живой системы лишь на том основания, что имеет схожее строение.

 

Весь наш интеллект это способность (на основе имеющейся материальной базы, разумееЦЦо - т.е. мозга) распознавать образы - другими словами отделять одно от другого и на результате этого распознания принимать решения о занятии максимально комфортной позиции

А это Вы сами придумали, неужели Вы думаете, что функции мозга ограничиваются лишь отделением одного от другого? То, что Вы назвали, это всего лишь анализ, откуда же тогда берется синтез?

 

Тут кто-то кажется упоминал о том, что нейросети решают задачи, которые трудно формализовать. Ну хорошо, для начала нужно понять, что система должна делать и для чего она нужна - это уже необходима яформализация. Далее, допустим мы хотим, чтобы нейросеть решала задачу расползнования образов. Но прежде мы должны понять, что такое образ, что такое распознавание, тоесть должны ввести метрику задачи, а это опять-таки формализация.

 

Хорошо, напомните мне (а то я давно не имел дело с нейросетками), какие такие задачи ими предполагается решать: задачи распознавания или оптимизации, или еще чего? Кто-нибудь готов взяться формализовать то, для чего они вообще нужны, или и эту задачу формализации хотите оставить на откуп какой-нибудь нейросети?

 

P.S.

...Аппелировать к "...а покажите мне" не стоит. А покажите мне русскую мобилу! Если Вы, Aesthete Animus, не в состоянии применить НС в своих исследованиях по распознаванию образов - то это не говорит о слабости матаппарата НС. Это, например, может говорить о негибкости Вашего мышления, лени, нежеланию или неспособности проникнуЦЦо идеологией НС и применить это на практике.

Русский мобильник? Был какой-то Rover... А покажите мне скажем европейский истрибитель (и не говорите, что еврофайтер - это истрибитель)?

 

Ну так как, у кого-нибудь есть видение того как сделать систему управления робособакой на основе нейросети? Или хотябы кто-нибудь может построить нейросеть, которая будет формаоизовать управление велосипедом?

 

Что касается нейросетей и меня, то вы некорректно ставите тезис. Я могу не применять нейросети, за счет того, что не подменяю свои умственные усилия по формализации задачи на физические усилия по созданию нейросети, которая якобы будет формализовать задачу сама. Что касается меня, мне протезы для мозгов (С) не нужны