iiv 25 24 апреля, 2023 Опубликовано 24 апреля, 2023 · Жалоба 7 hours ago, whale said: А какая задача ставится перед сетью ? у меня конкретно SLAM Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
whale 6 24 апреля, 2023 Опубликовано 24 апреля, 2023 · Жалоба 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 ? Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
xvr 12 24 апреля, 2023 Опубликовано 24 апреля, 2023 · Жалоба 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 1 1 Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
iiv 25 24 апреля, 2023 Опубликовано 24 апреля, 2023 · Жалоба 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. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
whale 6 24 апреля, 2023 Опубликовано 24 апреля, 2023 (изменено) · Жалоба 3 hours ago, iiv said: Ваши сигналы Пока никаких сигналов нет, я пытаюсь понять как применить нейронные сети пока на примитивных примерах. Изменено 24 апреля, 2023 пользователем whale Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
Edit2007 3 25 апреля, 2023 Опубликовано 25 апреля, 2023 · Жалоба 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 1 Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
xvr 12 25 апреля, 2023 Опубликовано 25 апреля, 2023 · Жалоба 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. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
whale 6 25 апреля, 2023 Опубликовано 25 апреля, 2023 (изменено) · Жалоба 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 25 апреля, 2023 пользователем whale Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
whale 6 25 апреля, 2023 Опубликовано 25 апреля, 2023 (изменено) · Жалоба 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 25 апреля, 2023 пользователем whale Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
Edit2007 3 26 апреля, 2023 Опубликовано 26 апреля, 2023 · Жалоба 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 1 Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
whale 6 26 апреля, 2023 Опубликовано 26 апреля, 2023 · Жалоба 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 ) Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
iiv 25 26 апреля, 2023 Опубликовано 26 апреля, 2023 · Жалоба 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. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
whale 6 26 апреля, 2023 Опубликовано 26 апреля, 2023 (изменено) · Жалоба 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 26 апреля, 2023 пользователем whale Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
iiv 25 26 апреля, 2023 Опубликовано 26 апреля, 2023 · Жалоба 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. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
whale 6 26 апреля, 2023 Опубликовано 26 апреля, 2023 (изменено) · Жалоба 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 26 апреля, 2023 пользователем whale Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться