roboforum.ru

ИНС разные бывают. А обучение - почему бы нет? У меня где-то была статья как робота учили с помощью генетического алгоритма на 4-МГц PIC-е.

интересно сколько таких нейронов тянет стационарный комп

Думаю, несколько тысяч. На досуге проверю.

Fayras писал(а):интересно сколько таких нейронов тянет стационарный комп

shadowjack писал(а):Думаю, несколько тысяч. На досуге проверю.

Это имело бы смысл, если бы были заданы хоть какие-то временные параметры ))
Иначе это слова ни о чем.

Michael_K писал(а):Это имело бы смысл, если бы были заданы хоть какие-то временные параметры ))
Иначе это слова ни о чем.

реальное время, главный параметр
уж если моделируем нейроны близкие к реальным, то и скорость их работы предпологается близкой оригиналу.

собственно интересно сколько Alexab'овских нейров тянет пк, чтото про восемь писал вроде..

Fayras писал(а):уж если моделируем нейроны близкие к реальным, то и скорость их работы предпологается близкой оригиналу.

Угу, а то что время в моделях дискретное - по боку?

это тут причем?

Fayras, реверс-инжинирингом нс живых организмов очень плотно занимается ibm (одно из направлений проекта SyNAPSE) и darpa + естественно с десяток университетов подключено. про darpa и университеты хз, а ibm частично выкладывает в сеть описание моделей нс и полученые результаты, поройтесь в поисковиках.

Fayras писал(а):это тут причем?

Как при чем? Производительность напрямую зависит от дискрета.

shadowjack писал(а):При шаге 1мс получается обрабатывать в реальном времени полносвязную сеть из четырех нейронов.

А при шаге 2мс или полмиллисекунды?

Добавлено спустя 2 минуты 3 секунды:
Да и само понятие "реальное время" тут, как мне кажется, применимо ооочень условно.

понятие шага в таком случае тоже довольно условно - архитектура процессора, компилятор и т.д. многое решает что мы успеем посчитать за "шаг".
но опять же это не суть важно.. поскольку подразумевается реальное время, а о своем железе может рассказать экперементатор, что бы мы могли в итоге оценить, хоть и приблизительно, насколько сложную сеть реально собрать на коленке.
ЗЫ: посколько НС здесь больше интересны как предмет робототехнического приложения, то без реального времени будет сложно обойтись. Очевидно что цеплять к роботу сеть в 100кк нейронов, которую общитвает один пк мало кому интересно. Хорошоб иметь быстрые нейроны, но для наших скромных целей и быстродействие 1к1 с биологическими оригиналами подойдет.

Ничего не понял, что хотели сказать...

Что необходимо посчитать за шаг - определяется моделью нейрона, а не компилятором или мощностью процессора.

Чтобы управлять чем-то в реальном времени, нужно знать постоянные времени этих процессов. Процессы в природе очень разные, так же как и нейроны.

Так например, считается, что человеческий глаз или ухо не способны различать события короче чем 10-20 миллисекунд, а пчела вполне нормально реагирует на миллисекундные события. Про червей - ничего не скажу - не знаю...

Грубо говоря, удержать вертикально стоящую на руке швабру я смогу, карандаш - нет, а иголку и подавно. Все эти события происходят в реальном времени, а вот мозг - уж извините, что-то успевает, а что-то нет...

Michael_K писал(а):Что необходимо посчитать за шаг - определяется моделью нейрона, а не компилятором или мощностью процессора.

Ну это мягко говоря несовсем верно.. ядро 4ого пентиума медленней ядра i7 несмотря на большие тактовые часты. Про оптимизацию надо рассказывать?

Michael_K писал(а):Чтобы управлять чем-то в реальном времени, нужно знать постоянные времени этих процессов. Процессы в природе очень разные, так же как и нейроны.

мы управляем роботом в реальном времени взаимодейсвующем с окр.средой на скоростях человека. Никакой экзотики. Нет речи о роботе который будет соревновать в ловле мух, да и железо для таких скоростей еще поискать надо..

Michael_K писал(а):Если, например, стоит задача стабилизации угла сервы, то и скорости нейросети должны соответствовать этой задаче.
Я очень сильно сомневаюсь, что если человеку дать в руки потенциометр и сказать "удерживай серву вот в этом положении", он физически справится. Хоть тысяча нейронов для этого нужно, хоть два - неважно.

смотря о какой погрешности речь, к тому же НС и не расчитаны на высокую точность, для точности можно и классику поюзать. Впринцепе не вижу смысла цеплять НС напрямую к серве

Michael_K писал(а):Что необходимо посчитать за шаг - определяется моделью нейрона, а не компилятором или мощностью процессора.

Fayras писал(а):ядро 4ого пентиума медленней ядра i7 несмотря на большие тактовые часты.

Эти утверждения не связаны между собой.
За одну итерацию в конкретной модели нейрона нужно сделать вполне определенные действия. Не больше и не меньше.
Речь не идет о том, что процессор "успеет посчитать" за шаг, а о том, что необходимо (!) посчитать за шаг. Период дискретизации (он же размер шага) взят по большому счету с потолка, поэтому ставить вопрос о связи производительности проца и размера сети - не очень корректно.

Michael_K писал(а):Период дискретизации (он же размер шага) взят по большому счету с потолка,

с потолка ли?
я предполагал что модель учитывает минимально необходимую степень дискретизации необходимую для поддержания достаточной степени точности модели, благо насколько я понял топикстартер давно занимается темой и это не первая версия модели

Очень интересная тема для меня. Я сейчас занимаюсь созданием распределенного вычислителя (2D сеть) на ПЛИС, как раз под такие задачи. Вдохновился вот этим - http://www.neuflow.org/category/neuflow-2/. Делаю на Spartan-6 LX75. Можно было бы посотрудничать.