Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.2 (36) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: Нейронная сеть - не нейронная сеть.
гость 188.43.0.*	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 8:13 Программа просмотра показывает распределение связей в нейронах, на основании чего можно оценить работу нейронной сети. Учится, само. Запоминает, и в принципе без разницы что, что подали то и запоминает в связанном виде. Что учит и как тоже понятно. На сколько это нейронная сеть не знаю, но оно работает и проявляет какие-то свойства характерные для человеческой памяти. Например, быстро учится, а потом долго переучивается – на тот же вход можно подать, например, буквы английского алфавита и посмотреть что будет, главное соблюдать одну и туже последовательность записи сенсоров. Программа у меня работает уже дня три с небольшими перерывами, и чего-то так называемого переобучения не происходит. Каждый раз, новы результат близок к предыдущему. [Ответ][Цитата]
гость 148.251.43.*	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 9:30 Цитата: Автор: Андрей Все конфликты в истории случались из-за того, что кто-то считал себя исключительным носителем нормы, которую необходимо насадить другим. Вот и ты, Брут... Пусть будут люди, которые искренне считают себя несуществующими. Они не так далеки от истины, если разобраться. ок, но сомневаюсь что КОТ разделяет Вашу позицию и пустит всё на самотек, всё таки мыслящие люди, художники, писатели, композиторы, лучше знают что такое норма и Вам было проше если соответствовали их ожиданиям [Ответ][Цитата]
Михайло Сообщений: 2366	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 10:06 Изменено: 20 ноя 16 10:09 Цитата: Автор: гость Вообще не люблю нейронные сети, по тому что не понимаю, как они работают. Честно пытался разобраться, но пришёл к выводу, что ум, ума не добавляет. Вроде бы всё логично и выводы делаются последовательно, а после прочтения очередного материала по теме, остаётся ощущение, что провели по проторённой дороги как телёнка и поставили в стоило жвачку пережёвывать. То, что изначально первопроходцы свернули куда-то не туда некого не смущает, теория то стройная, а искусственного интеллекта до сих пор нет – значит недоросли. Чтобы понять нейронные сети: представьте себе, что один и тот же код успешно решает разные семейства задач. Выглядит будто нейронная сеть - универсальный решатель задач! Вам не кажется это удивительным? Как объяснить это чудо? На самом деле нейронные сети не являются универсальными решателями. Если рассмотреть универсальное множество всех задач, к которым данная конкретная нейронная сеть подходит по сигнатуре (по количеству и типу входов-выходов), то окажется, что нейронная сеть пригодна для решения бесконечно малой доли от всех задач. Конечно, если снизить минимальные пороги к качеству функционала, то можно "решить" абсолютно любую задачу, но этот результат неинтересен с практической точки зрения. Объяснение: 1. Множество практических задач, скармливаемых нейронной сети, феноменальным образом решаемы. 2. Другими словами, внешняя среда имеет феноменальное свойство подкидывать такие данные нейронной сети, которые решабельны для нее. Соответственно внешняя среда может подкинуть и нерешабельные задачи. 3. Третьими словами, нейронная сеть феноменальным образом соответствует задачам внешней среды. Вывод: удивляться следует не структуре нейронной сети, а данным из внешней среды, которые обладают некими феноменальными закономерностями. Эти закономерности называют эвристиками. Еще не зная задачи, можно уже предложить несколько эвристик для несформулированной задачи. Вот весь секрет нейронной сети. Нейронные сети инкапсулируют в себе удачный набор эвристик. Совершенно просто объяснить тот факт, почему люди не понимают, как работают нейронные сети. Причина - очень сложно дать оценку и определение тому феноменальному семейству задач, поступающих из нашего реального внешнего мира. Вот если бы кто-то сказал, что в феноменальном семействе задач имеются такие-то эвристики, то тогда стало бы понятным, почему нейронные сети именно такие. Частично учеными такие объяснения даны. [Ответ][Цитата]
Вольфрамовый клaпaн Сообщений: 13070	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 10:54 Изменено: 20 ноя 16 12:06 Цитата: Автор: Михайло Выглядит будто нейронная сеть - универсальный решатель задач! Вам не кажется это удивительным? Как объяснить это чудо? Вам не кажется удивительным, что с++ выглядит так, как будто это универсальный решатель задач? ИНС эквивалентны МТ. Вот почитайте, что об этом Лёша Потапов написал: http://aideus.ru/?p=305 Кроме того, нейронных сетей очень много разных. И мой персональный взгляд на эту проблематику, я воспринимаю всякий решатель (умный, не_умный) как функцию. Она может быть сложной, простой. Она может быть реализована в метафоре имеративного программирования, а может быть представлено просто кэшем. Суть не меняется. ИНС - это тоже просто функция. [Ответ][Цитата]
гость 185.137.18.*	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 11:07 плешивый яйц тоже только функция, по производству говна [Ответ][Цитата]
Михайло Сообщений: 2366	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 11:17 Цитата: Автор: Egg Вам не кажется удивительным, что с++ выглядит так, как будто это универсальный решатель задач? ИНН эквивалентны МТ. Вот почитайте, что об этом Лёша Потапов написал: http://aideus.ru/?p=305 Кроме того, нейронных сетей очень много разных. И мой персональный взгляд на эту проблематику, я воспринимаю всякий решатель (умный, не_умный) как функцию. Она может быть сложной, простой. Она может быть реализована в метафоре имеративного программирования, а может быть представлено просто кэшем. Суть не меняется. ИНН - это тоже просто функция. Эгг, ты не о том. Язык с++ не является решателем, так как для этого еще надо написать код (алгоритм). А нейронная сеть - это готовый решающий алгоритм, который можно запустить и он будет как-то неплохо работать. Я не говорил, что нейронная сеть - это некая неопределенная сверхфункция. Вы все не так поняли, перечитывайте. Я говорил, что данные, которые обычно скармливаются нейронной сети обладают некоторой сверхопределенностью. Мы еще не знаем, что за задача, но уже готовы ее решать (держим в уме десяток стандартных закономерностей). [Ответ][Цитата]
Вольфрамовый клaпaн Сообщений: 13070	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 12:05 Изменено: 20 ноя 16 12:27 Цитата: Автор: Михайло А нейронная сеть - это готовый решающий алгоритм, который можно запустить и он будет как-то неплохо работать. Нет. Сначала нужно вернуться к тому, что ИНС - это просто поименованная область почти ни как не связанных между собой методов. Если мы говорим о "простой" многослойной ИНС, то это "аппроксимационный аппроксиматор" - приближенное решение системы линейных уравнений. То есть покрытие поверхности исходных данных сетью классифицирующих многоранников. Точно также можно использовать, например, ближайших соседей или случайный лес. И во многих случаях, они проще и будут работать лучше ИНС. ИНС - это просто обычный метод как сотни прочих, а вовсе не "решающий алгоритм". Цитата: Автор: Михайло Мы еще не знаем, что за задача, но уже готовы ее решать (держим в уме десяток стандартных закономерностей). Если Вы не знаете, что "за задача", то Вы ничем не сможете ее решить. В ML, фактура данных, предобработки и регуляризации - это 90% качества решения, это искусство. Оно возникает раньше, чем метод решения и много позже, чем постановка и уточнее задачи, поскольку оно идет от задачи. [Ответ][Цитата]
гость 171.25.193.*	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 13:14 Цитата: Автор: Egg многослойной ИНС, то это "аппроксимационный аппроксиматор" - приближенное решение системы линейных уравнений Не линейных, Вы хотели сказать, в случае многослойного персептрона. Линейность это когда результат - одна гиперплоскость. [Ответ][Цитата]
гость 185.137.18.*	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 13:39 Цитата: Автор: гость Не линейных, Вы хотели сказать, в случае многослойного персептрона. Линейность это когда результат - одна гиперплоскость. плешивый яйц в таких тонкостях не разбирается, ему главное, чтобы у него в корыте были устрицы [Ответ][Цитата]
Вольфрамовый клaпaн Сообщений: 13070	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 14:12 Цитата: Автор: гость Не линейных, Вы хотели сказать, в случае многослойного персептрона. Линейность это когда результат - одна гиперплоскость. Линейных. Там получается поверхность, образуемая этими самыми плоскостями. Для однослойного перцептрона - одна плоскость, для двуслойного - выпуклый многогранник (решение задачи XOR, например), на трехслойной можно остановиться, но трудно искать решения, поэтому возникают сверточные сети как эвристики. [Ответ][Цитата]
гость 171.25.193.*	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 16:01 Цитата: Автор: Egg Линейных. Там получается поверхность, образуемая этими самыми плоскостями. Для однослойного перцептрона - одна плоскость, для двуслойного - выпуклый многогранник (решение задачи XOR, например), на трехслойной можно остановиться, но трудно искать решения, поэтому возникают сверточные сети как эвристики. Ну как же линейных, если с помощью многослойного персептрона можно регрессировать любую НЕ линейную векторную функцию? Зная Вашу квалификацию, могу предположить, что у Вас какое то своё понятие линейности, отличное от общепринятого, нельзя такого не знать. При чем тут “многогранники”? С Вашей логикой, можно утверждать что круг – линеен, так как аппроксимируется с помощью многоугольников))) ЗЫ: сверточные сети Вы судя по всему тоже не до конца понимаете, в случаях где работают сверточные сети, а их не так уж много, речь идет не об ограничениях персептронов, как классификаторов, а о предобработке данных, когда признаки иерархически и локально скоррелированы, как с картинками и оконными спектрограммами, сверточные слои это вообще не нейросеть, они отличаются как голова и шея. [Ответ][Цитата]
Вольфрамовый клaпaн Сообщений: 13070	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 18:49 Цитата: Автор: гость При чем тут “многогранники”? При том, что это единственное, что умеет "выделять" нейронная сеть. [Ответ][Цитата]
Михайло Сообщений: 2366	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 19:15 Цитата: Автор: Egg Если Вы не знаете, что "за задача", то Вы ничем не сможете ее решить. А вот и нет! Я решу ее нейронной сетью (стандартная структура известна), причем с сигмоидной функцией активацией. Признаю, что я не все знаю об этой неизвестной задаче, а именно: я не знаю число слоев, размерность входов и выходов. Но к примеру, могу предположить, что три-четыре слоя мне хватит. Можете мне объяснить, почему же я что-то знаю о решаемой задаче? И только после ввязывайтесь в полемику. И пожалуйста, не пытайтесь играть на словах: под "решить задачу" понимается решение с "мягко" заданным функционалом качества. Цитата: Автор: Egg При том, что это единственное, что умеет "выделять" нейронная сеть. Глупости, нейронные сети бывают разные... [Ответ][Цитата]
Вольфрамовый клaпaн Сообщений: 13070	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 20:30 Цитата: Автор: Михайло Глупости, нейронные сети бывают разные... Ну вот, по крайней мере с этим моментом Вы согласились... Цитата: Автор: Egg Кроме того, нейронных сетей очень много разных. [Ответ][Цитата]
Михайло Сообщений: 2366	На: Нейронная сеть - не нейронная сеть. Добавлено: 20 ноя 16 20:47 Изменено: 20 ноя 16 20:53 Вернемся к нашим универсальным решателям. Не важно: разные они или какие-то конкретные. Главное, что они универсальные. Я бы их назвал кажущимися универсальными. Они способны решать многие задачи, но уж точно не все задачи. Таких решателей не бывает. [Ответ][Цитата]
Стр.2 (36): 1  [2]  3  4  5  6  ...  36 << < Пред. | След. > >>