Перейти к содержанию
    

Кто-нибудь занимается нейросетями?

Вот например нужен нейроный регулятор, если вход >0 вкл 1 выход, если <0 второй, если =0 все вых отк,

берем с пороговой фу-ей 2 нейрона входных  и два выходных нерона, перекрестно соединяем выходы входных нейронов с входами выходных,

имеем 2 вх весовых коэфф + 4 коэфф между нейронами, задаем случайным образом вес коэф,

начинаем обучать - подаем на вход >0 и смотрим что на выходе, если правильно то ничего не меняем а вот если неправильый выход то как меняем вес коэфф ?

Просто добавляем всем по 1 или -1 или добавляем каждому весу по случайному  числу ? 

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

3 hours ago, whale said:

Просто добавляем всем по 1 или -1 или добавляем каждому весу по случайному  числу ?

Не просто добавляем. Собственно с изобретения алгоритма обучения и начался бум нейросетей. Сами они были известны очень давно, но обучать из не умели.

В общем смотри алгоритмы backpropagation - https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_обратного_распространения_ошибки

 

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

3 hours ago, whale said:

Вот например нужен нейроный регулятор, если вход >0 вкл 1 выход, если <0 второй, если =0 все вых отк,

я бы перед тем, как нейронки мучать, все-таки для такой задачи попробовал бы кластеризовать Ваши сигналы плюс их предисторию, каким-нибудь DBSCAN или OPTICS или еще чем аналогичным, ИМХО, и проще, и надежнее, и предсказуемее.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

3 hours ago, iiv said:

Ваши сигналы

Пока никаких сигналов нет, я пытаюсь понять как применить нейронные сети пока на примитивных примерах.

Изменено пользователем whale

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

17 часов назад, whale сказал:

Пока никаких сигналов нет, я пытаюсь понять как применить нейронные сети пока на примитивных примерах.

Ну тогда посмотрите как решается с помощью НС оператор XOR. Это самый простой пример.Короткий С. Нейронные сети. Основные положения.pdf

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

On 4/24/2023 at 4:25 PM, whale said:

я пытаюсь понять как применить нейронные сети пока на примитивных примерах.

Так, для справки. Нейронные сети без обучения не работают, очевидно. А для обучения, даже самой простой сети, нужно много входных данных. Как минимум десятки тысяч сэмплов, а лучше сотни. Без таких объёмов сеть, с хотя бы минимальным качеством, не обучить.

 

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Just now, xvr said:

Без таких объёмов сеть

Вот у меня на яхте например есть автопилот, если я заведу все данные (угол руля, скорость, ускорение, курс, желаемый курс, качку,  реакцию руля итд) и рулить человеком, за лето обучится интересно ? Потом сам будет рулить ? Без всяких пид регуляторов?

Изменено пользователем whale

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

10 hours ago, Edit2007 said:

НС оператор XOR

Ах вот как они модифицируют веса, прибавляют входной сигнал умноженый на ошибку выхода, интересно )

Короче я так понял самое сложное подобрать алгоритм изменения весов чтобы сеть имела сходимость к результату и желательно побыстрее.

Хоть что то начинает проясняться.

Изменено пользователем whale

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Очень часто используют "Обратное распространение ошибки" ("Градиентный спуск") Суть в том, что определяется ошибка на выходе, затем пропорционально ошибке корректируются веса от предыдущего слоя, и т.д. до входного слоя.

Короткий С. Нейронные сети. Алгоритм обратного распространения.pdf

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Интересно если каждой точке экрана присвоить нейрон, цвет его будет зависеть от его выхода, соединить все нейроны по столбцам, задать случайные коэфф весов, слева будет вход, справа выход и задать на входе какой нить столбец с данным и запустить вычисления, что то явно будет )

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

3 hours ago, whale said:

что то явно будет )

ничО хорошего не будет, даже пива холодного (с). Чтобы что-то хорошо натренировать, надо иметь хорошую повторяемость, грубо говоря, если у вас мегапиксель нейронов, и с них имеется один единственный битовый отклик, то надо корень их миллиона тренировок. Вон, фейсбук, когда свой сегмент-эврисинг свой делал, так 11 миллионов картинок с 10 мекапикселей вогнал (а это 11 терабайт жпегов), а все только для того, чтобы 10 килопиксельтные текстуры распозновать.

 

Вот Ваша идея с яхтой и автопилотом, если каждый день полный борт ледей катать будете чтоб от радости хорошо визжали, может и нейронку натренируете, и, кстати, тут обычной сеткой можно попробовать, без всяких трансформеров, но это сугубо ИМХО, может без "внимания" и не натренироваться.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Just now, iiv said:

ничО хорошего не будет, даже пива холодного

Я к тому что без тренировки, просто интересно посмотреть будет как идет сигнал через сеть в графическом виде на случайных весах при разных пороговых функциях к примеру.

Сделать выход аналоговый и завести на них цвета радуги, определенно должны получаться какие то  узоры хотя возможно получится просто цветовой шум с бегущим вертикальным столбцом, также можно сделать задержку сигнала на выходе из нерона в зависимости от входного сигнала и установить перекрестные связи между слоями.

Ну а потом можно вести какие нить алгоритмы обучения.

Изменено пользователем whale

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

10 minutes ago, whale said:

Я к тому что без тренировки, просто интересно посмотреть будет как идет сигнал через сеть в графическом виде на случайных весах при разных пороговых функциях к примеру.

я пробовал примерно так, как Вы сейчас описали, у меня ничего не получилось. То есть узоров было много и они иногда были очень красивыми, но толку от них было мало, по узорам было сложно понять, что конкретно сеть освоила, а что - нет.

 

Более-менее катит визуализовать тренировку распознавания паттерна, тогда по крайней мере видно, что де вот - паттерн похож, значит и отклик такой, как надо.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Just now, iiv said:

я пробовал примерно так

Мне больше для красоты ) Если еще завести выходы сети на входы случайным образов вообще цветомузыка получится. 

Изменено пользователем whale

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...