Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.6 (26) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: Delay Line Networks (DLN)
гость 46.182.106.*	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 05 мар 15 5:01 Цитата: Автор: Jenka Я кстати пробовал привести ее к виду НС и рассчитать как нейронную сеть. Короче сделал вывод что в виде НС она будет рассчитываться очень сложно. Женька, о чём ты? НС всегда эквивалентна конечному автомату. Этот путь для ИИ тупик... [Ответ][Цитата]
Jenka Сообщений: 959	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 05 мар 15 5:06 Цитата: Автор: гость Женька, о чём ты? НС всегда эквивалентна конечному автомату. Этот путь для ИИ тупик... Т.е. по вашему НС это тоже тупик? и в чем же тупик? назовите мне принципиальную проблему [Ответ][Цитата]
Jenka Сообщений: 959	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 05 мар 15 5:16 Напишу тут пока ещё некоторые размышления, на которые меня натолкнули предыдущие посты про акции и заводы. Если рассматривать наш мозг в контексте анализа информации из окружающей среды, то внешняя среда как раз и вносит неопределенность во входную информацию. Т.е. мы вроде бы анализируем входящие сигналы от внешней среды но не понимаем принципа их формирования. На лету наш мозг выявляет зависимости в этих сигналах и подстраивается под них. Учет такой неопределенности очень важен если мы собрались строить именно управляющую систему. [Ответ][Цитата]
Jenka Сообщений: 959	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 05 мар 15 6:52 Чтобы избежать попадания в ловушку неопределенности сеть DLN должна иметь следующий механизм. - Пусть падание курса акций будет рассматриваться как глобальный тренд. И сеть предполагает что они когда-то начнут дорожать с этой целью она начинает их скупать. Где-то ближе к минимуму цены (учитывая направление и скорость падения акций) сеть прогнозирует что очень скоро они упадут в ноль и прекращает их покупать. Таким образом сеть на первый план выставляет локальный прогноз а на второй глобальный. Данный механизм чем и хорош что не требует обучения сети на большом кол-ве данных. по факту он вообще не требует длительного обучения. После появления на свет сеть сразу готова к работе. Данное поведение достигается за счет правильной конфигурации сети. [Ответ][Цитата]
Jenka Сообщений: 959	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 05 мар 15 7:06 Тут мы подходим к одному из главных понятий - "ПРИОРИТЕТ". И манипуляция им. На самом деле никаких манипуляций с приоритетом целей не происходит. Система знает оба варианта исхода внешнего процесса. она их предсказала уже. один локальный-падение цены в 0; второй глобальный- последующие повышение цены; Т.е. если рассматривать простейший нейрон DLN, то на один вход к нему приходит локальный прогноз, на второй глобальный. Простым сравнением тут уже не обойтись. Можно либо повысить "важность" одной линии за счет усиления входного сигнала либо ввести понятие аналогичное "синаптическому весу". В контексте DLN оба варианта не правильные( [Ответ][Цитата]
Jenka Сообщений: 959	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 05 мар 15 7:21 Изменено: 05 мар 15 7:34 Мне кажется правильным будет вот какое решение: Увеличение кол-ва входов управляющего нейрона в результате мы получим своего рода подсказку куда нам дальше идти. Т.е. помимо локального и глобального прогнозов у нас будет 3й вид прогноза - что делать в таких ситуациях. Или попросту говоря еще один прогноз В общем пока остановимся на кол-ве входов управляющего нейрона равным 3.) п.с. я кажется собирался больше ничего не писать про DLN п.п.с. нифига! оставим кол-во входов равным двум. просто запараллелиим выходы локального и глобального прогнозов. Вот теперь точно будет правильно. Увеличение кол-ва входов используем для чего-нибудь еще. Пока без этого можно обойтись. [Ответ][Цитата]
Jenka Сообщений: 959	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 05 мар 15 9:11 Изменено: 05 мар 15 9:13 Обучение и воздействие на внешнюю среду. Рассмотрим опять наш фондовый рынок. Сеть обучается на каждых вновь поступивших данных о ценах на акции. Так вот если дать нашей сети возможность самой влиять на рынок т.е. самостоятельно покупать и продавать акции. То такое поведение сети будет существенным образом уменьшать её неопределенность. Помимо входных данных она будет учиться и на результатах своих воздействий на внешнюю среду. В случае живого организма он будет учитывать помимо влияния среды на него, и свое собственное влияние на среду. Будет происходить процесс адаптации и обучения среде! [Ответ][Цитата]
Jenka Сообщений: 959	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 06 мар 15 0:31 Изменено: 06 мар 15 0:35 Работа в условиях ограничений внешнего мира. Мы остановились на том что разрешили нашей сети торговать на бирже, на её вход повесили сенсоры котировок на выходы 2 действия-покупать и продавать акции. Можно даже 3 действия- ничего не делать. Но тут мы сталкиваемся с новой проблемой.. биржа то открыта не всегда а в определенные часы + не всегда есть возможность продавать и покупать ровно столько акций сколько хочет наша сеть. То есть мы сталкиваемся с проблемой ограничений внешнего мира. Чтобы получить действительно универсальную сеть нужно чтобы она учитывала эти ограничения и учитывала их во время своих действий. Причем сделать это нужно естественным для нее образом не добавляя какихто внешних механизмов. Здесь мы поменяем наш пример и будем рассматривать вместо акций игру в шахматы. На этом примере лучше просматриваются ограничения внешнего мира. так вот если просто обучать нашу сеть на примерах передвижения каждой фигуры то это все равно не защищает сеть он неправильного хода, когда фигура может пойти не надлежащим её образом. Нашей сети нужно установить какието рамки, либо так называемый отклик внешнего мира. Для создания такого отклика нм понадобятся дополнительные входные нейроны которые и будут создавать эти рамки. или если говорить более точно зависимости движения фигуры от допустимых вариантов движения. вроде все просто. [Ответ][Цитата]
rrr3 Сообщений: 11857	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 06 мар 15 0:38 Женька, а не интересней просто балагурить на форуме, вместо старательного расставления дешевых сетей для лохов...? [Ответ][Цитата]
гость 78.25.121.*	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 06 мар 15 0:47 вместо каскада единичных задержек можно рассматривать управляемые локальные задержки. рекурентность нужна в общем случае для того, чтобы сетка была вычислительно эквивалентна тьюринговой машинке. [Ответ][Цитата]
Jenka Сообщений: 959	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 06 мар 15 1:35 Цитата: Автор: гость вместо каскада единичных задержек можно рассматривать управляемые локальные задержки. рекурентность нужна в общем случае для того, чтобы сетка была вычислительно эквивалентна тьюринговой машинке. да. использовать управляемые задержки было бы наиболее правильным решение. Т.к. во первых мы съэкономили бы кучу места, во вторых мы смогли бы задавать любой нужный нам размер окна для анализа данных. [Ответ][Цитата]
гость 78.25.121.*	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 06 мар 15 1:42 еще вопрос о 'третьем' входе имеет общее звучание: два входа могут быть контекстами друг друга, но если два входа несут потоки равноправных (по статусу) данных (напр. для двуместной операции), то для контекстуальной чувствительности нужен третий вход. (речь идет о числе типов входов) [Ответ][Цитата]
Jenka Сообщений: 959	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 06 мар 15 2:37 Изменено: 06 мар 15 2:42 Цитата: Автор: гость еще вопрос о 'третьем' входе имеет общее звучание: два входа могут быть контекстами друг друга, но если два входа несут потоки равноправных (по статусу) данных (напр. для двуместной операции), то для контекстуальной чувствительности нужен третий вход. (речь идет о числе типов входов) я об этом писал выше. он не нужен если обработать контекстно чувствительную информацию в промежуточном каскаде. что по моему мнению будет более правильно вот так вот необходимость второго выхода уже обнаруживается я считаю что не нужно вводить в систему связи острой необходимости в которых нет. [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 06 мар 15 5:00 Цитата: Автор: Jenka Данный механизм чем и хорош что не требует обучения сети на большом кол-ве данных. по факту он вообще не требует длительного обучения. После появления на свет сеть сразу готова к работе. Всё, тему можно закрывать - раз скатились до ненаучной фантастики. Цитата: Автор: Jenka Так вот если дать нашей сети возможность самой влиять на рынок т.е. самостоятельно покупать и продавать акции. То такое поведение сети будет существенным образом уменьшать её неопределенность. Помимо входных данных она будет учиться и на результатах своих воздействий на внешнюю среду Ну, если рассматривать росс.фондовый рынок - то нужен депо от 10лямов рублей, иначе голубым фишкам плевать А для гарантии воздействия в любой момент - и вся сотня. Мне кажется, что схема планирования-проведения эксперимента выйдет в итоге дороговатой [Ответ][Цитата]
Jenka Сообщений: 959	На: Delay Line Networks (DLN) Добавлено: 06 мар 15 5:28 Изменено: 06 мар 15 5:59 Цитата: Автор: Victor G. Tsaregorodtsev Всё, тему можно закрывать - раз скатились до ненаучной фантастики. Никакой фантастики тут не вижу. Я просто имел ввиду тот факт что отсутствие некоторого опыта можно заменить на предопределенную начальную структуру. Примерно как новорожденный ребенок, опыта у него нет но его заменяет сформировавшиеся начальные защитные структуры мозга. Такие как болевые рецепторы (или вкусовые рецепторы во рту)которые не дадут ему делать фатальные ошибки. Подобный механизм можно заложить и в сетку. Цитата: Автор: Victor G. Tsaregorodtsev Ну, если рассматривать росс.фондовый рынок - то нужен депо от 10лямов рублей, иначе голубым фишкам плевать А для гарантии воздействия в любой момент - и вся сотня. Мне кажется, что схема планирования-проведения эксперимента выйдет в итоге дороговатой На самом деле не важно на чем тестировать сетку.. можно на шахматах.. можно на виртуальной среде.. можно ей просто текст из книжек подсовывать. итд. Как только будет сформирована основополагающая структура. она может быть легко перенесена на любую другую среду. [Ответ][Цитата]
Стр.6 (26): 1  2  3  4  5  [6]  7  8  9  10  ...  26 << < Пред. | След. > >>