Перейти к содержанию
    

Кто-нибудь занимается нейросетями?

Для наших приземленных реалий это как то применимо ?

Какое время нужно на вхождение в тему?

На какой аппаратной базе они все работают?

Оно вообще надо или это все пока инфо шум?

 

 

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Все занимаются, кому только не лень.

4 hours ago, whale said:

Для наших приземленных реалий это как то применимо ?

 

GPT чаты - это достаточно 'применимо'? Распознавание речи, синтез, обработка и классификация изображений, неточный поиск в поисковиках, и многое другое.

4 hours ago, whale said:

На какой аппаратной базе они все работают?

 

На любой. Для тренировки используют нечто высокопараллельное - GPU и FPGA (теоритически). Для работы достаточно и обычного CPU (хотя GPU будет не лишним, но можно гораздо слабее, чем для тренировки)

Из софта используют специальные фреймворки - нижний уровень на С/OpenCL/CUDA, верхний - Python: PyTorch, Keras

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Just now, xvr said:

Из софта используют специальные фреймворки

А чем все эти нейросети отличаются от обычной программы ?

Я так понимаю для нас более-менее приближенное к использованию это распознавание изображения например автопилоты, доступ и  подобное.

А чем то еще они могут управлять, например на подобие пид регулятора или фильтра  кальмана  ?

Умным домом например ?

Или их ниша это сравнение и выбор образов единственное реальное применение ?

Изменено пользователем whale

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

8 minutes ago, whale said:

А чем то еще они могут управлять... Умным домом например ?

Интересно быть подопытным у генератора случайных чисел?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Just now, _4afc_ said:

Интересно быть подопытным у генератора случайных чисел

А заранее обучить нельзя чтоли ? Я так понимаю там все работает на матрице множественных переменных

Изменено пользователем whale

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

3 minutes ago, whale said:

А заранее обучить нельзя чтоли ? Я так понимаю там все работает на матрице множественных переменных

Я предполагаю что там результат вероятностный и обучение не останавливается. Как-то стрёмно мне с такими роботами.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Just now, _4afc_ said:

обучение не останавливается

Обучение можно остановить.

Я так понимаю - нейросеть это некий алгоритм, в него подаем какие то сигналы и говорим как реагировать на них, он составляет себе некую матрицу реагирования на эти входные сигналы.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

если копнуть глубже, то ответ дали сами авторы -- ChatGPT это старый добрый Т9 на максималках. Резкий скачок произошел когда база словарного запаса перешагнула 700к записей (и следует перевести на человеческий "словарного запаса" - скорее словосочетаний из 3-4 слов)  Нет там интеллекта. там есть предсказание того, что вы бы в рамках своего ограниченного мозгового штурма попытались бы написать дальше.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

А можно написать по быстрому какую нить нейросеть на обычном компе чтобы наблюдать процесс обучения чему либо, строить какие нить множества или еще чего нить желательно графическое, для так сказать начального понимания. 

Изменено пользователем whale

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

7 minutes ago, whale said:

А можно написать по быстрому какую нить нейросеть на обычном компе чтобы наблюдать процесс обучения чему либо, строить какие нить множества или еще чего нить желательно графическое, для так сказать начального понимания. 

я несколько раз писал сами кода сетей, но, к сожалению, не являюсь сильно профи в алгоритмах нейросетей, но, ИМХО, очень сложно не используя огроные куски чужого кода и огромные наборы данных для тренировок вот так вот взять что-то и увидеть.

Можно взять чужое и готовое, но надо быть готовым, что оно все ходит в основном под питоном и очень плохо совместимо с МК. Если это не останавливает, можно брать хоть Segment Anything Model и на этих кошечках потренироваться. Если нет, и МК все-таки нужен, добавлю, что конкретно сейчас пытаюсь втиснуть трансформерную нейронную сеть в ESP32 без обучения (само обучение на обычном компе), и смотрю на это после трех месяцев упорной работы довольно писсемистически.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Quote

писсемистически

Да, коллега, именно "piss" на это на всё, а хорошо информированный оптимист - это пессимист. (((-8Ж

Изменено пользователем Obam

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

7 minutes ago, Obam said:

Да, коллега, именно "piss" на это на всё, а хорошо информированный оптимист - это пессимист. (((-8Ж

да, бывает, промазываю, самому смешно.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

50 minutes ago, iiv said:

втиснуть трансформерную нейронную сеть в ESP32 без обучения

А какая задача ставится перед сетью ?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

4 hours ago, whale said:

А можно написать по быстрому какую нить нейросеть на обычном компе чтобы наблюдать процесс обучения чему либо, строить какие нить множества или еще чего нить желательно графическое, для так сказать начального понимания. 

 

Можно, в Matlab есть Neural network toolbox для этого, и примеров достаточно

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Есть и достаточно простые нейросети, которые даже обучать можно на мк. Нелинейный вариант FIR можно натренировать извлекать полезный сигнал, запоминать форму искажений для компенсации, наблюдатель состояния. Можно и IIR, но я пока не понял как их обучать. Делаю все на своей коленке, без python нейро-фреймворков.

Нужно много данных, то есть либо готовых примеров вход-выход, либо если есть только входы то нужны еще и критерии качества выходов и еще больше данных и времени обучения.

Это для задач, где обычное решение, синтезированное человеком не представляется возможным, неизвестна модель системы, слишком сложно и т.д.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Присоединяйтесь к обсуждению

Вы можете написать сейчас и зарегистрироваться позже. Если у вас есть аккаунт, авторизуйтесь, чтобы опубликовать от имени своего аккаунта.

Гость
К сожалению, ваш контент содержит запрещённые слова. Пожалуйста, отредактируйте контент, чтобы удалить выделенные ниже слова.
Ответить в этой теме...

×   Вставлено с форматированием.   Вставить как обычный текст

  Разрешено использовать не более 75 эмодзи.

×   Ваша ссылка была автоматически встроена.   Отображать как обычную ссылку

×   Ваш предыдущий контент был восстановлен.   Очистить редактор

×   Вы не можете вставлять изображения напрямую. Загружайте или вставляйте изображения по ссылке.

×
×
  • Создать...