Зарегистрирован: 15 сен 2007, 13:03 Сообщения: 6338 Откуда: Красноярск
прог. языки: ASM(МК), C(PC)
ФИО: Гагарский Андрей Александрович
EdGull писал(а):
лучше уж тогда на генетических алгоритмах...
у меня вот препод тоже подобные фразы частенько произносит) а как рассказать можете ? вот поиск на них я себе представляю.. а как поведенческие алгоритмы реализовать- что-то смутно-смутно...
_________________ «Как сердцу выразить себя? … Мысль изреченная есть ложь!» В этом мире меня подводит доброта и порядочность... "двое смотрят в лужу, один видит лужу, другой отраженные в ней звезды"
Зарегистрирован: 06 окт 2004, 18:01 Сообщения: 24218 Откуда: Ебург
прог. языки: C++ / PHP / 1C
ФИО: Антон Ботов
Да не в поведенческих алгоритмах дело - через генетику можно любые параметры алгоритмов подбирать, дело в другом - для них популяция нужна нефиговая и куча поколений.
_________________ Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов
Да я начал читать Хайкина. Извиняюсь, возможно неправильно сформулировал вопрос. Определения этого термина я знаю. А на практике как это реализуется, как показывать нейрону какой сигнал важнее?
Зарегистрирован: 14 окт 2009, 11:46 Сообщения: 160 Откуда: Самара
Lockdog писал(а):
...Возможно робота обучить, например, ездить, объезжать прпятствия и не падать с края стола? (естественно соответствующие датчики стоят)
Элементарно!! Наличие препятствия (сигнал от дальномера или какого-нить QRD1114) - 1, отсутствие - 0, есть сигнал от датчика поверхности - 1, нет сигнала, т.е. обрыв - 0. Число входов равно числу датчиков (в наиболее простом случае). Выходы - ожидаемая реакция робота на набор входных сигналов.
Но, как показывает суровая реальность, лучше не связываться с аналоговыми сигналами на входе непосредственно нейросети (сигналы от датчиков - это ужЕ другое дело). Для надёжности сигналы должны как следует отличаться друг от друга (т.е. иметь большое расстояние по Хэммингу), иначе сеть может обучиться как-бы не совсем тому, чего от неё ждут. (254 мало отличается от 255, и помехозащищённость хреновая.) И тогда может получиться, что каждый вход будет не 1-битовым, а, например, 8-битовым (11111111 - есть препятствие, 00000000 - нет, остальные комбинации могут быть либо чё-нить типа 00111100 - препятствие есть, но не слишком близко, либо 11101111 (и т.п.) - ошибка в одном бите, легко компенсируемая обученной сетью (на то она и нейросеть!!)). В итоге получится сеть не 4 входа (или сколько там датчиков) х 4 выхода (или сколько реакций или исполнительных механизмов), а 32х4. Как следствие, рост числа весовых коэффициентов в синаптических связях, как следствие, рост требований к объёму памяти.
Lockdog писал(а):
А объясните, что такое синаптический вес?
repository писал(а):
Степень влияния сигнала на входе нейрона (синапса) на значение на выходе нейрона
Да можно проще - коэффициент усиления сигнала на входе синаптического контакта между нейронами (т.е. между выходом одного нейрона и входом другого (а может и того же самого)), может быть, как больше 1, так и меньше, как положительный, так и отрицательный.
=DeaD= писал(а):
Ездить не падая, избегая препятствий конечно можно научить - вопрос только в том - есть ли смысл всё обучение проводить в реале? Там же итераций 200 может понадобиться, например? ...
А зачем в реале? Можно сымитировать входные сигналы на обычном компе, обучить сеть, а в контроллер загружать ужЕ весовые коэффициенты (если влезут в память). Как тут ужЕ кто-то сказал, нейросеть, в сущности, это всего лишь набор массивов коэффициентов. И при обучении может получиться как 200 итераций, так и 150, и 2000.
=DeaD= писал(а):
... 2. Некролинк - статье уже 10 лет скоро, наверняка за эти годы что-то поменялось
Скорее не поменялось, а добавилось. Но, увы, почему-то в новых толстых книгах обычно теорию приводят (классическую), а если что новое и есть, так это надо искать в буржуйских статьях на английском (а эти статьи ещё найти надо). Как ни странно, вполне нормальная книга есть двух голландцев (на английском) - кажись, 14-летней давности. Однако они там пишут такое, чего в новейших книгах какого-нить Осовскего или Пилиньскего и т.п. и в помине нет (не говоря уж про нижние ссылки).
А классическую теорию на русском более-менее доходчиво почитать можно на или на (но, кажется, они либо друг у друга, либо у кого-то третьего передрали).
Добавлено спустя 6 минут 9 секунд:
Lockdog писал(а):
... А на практике как это реализуется, как показывать нейрону какой сигнал важнее?
Табличкой. Чё-нить типа: Входы Передний датчик Левый датчик Правый датчик 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ... ... ... Желаемые выходы Левый двигатель Правый двигатель 0 0 1 0 0 1
Только не нейрону, а всей сети сразу. Одному нейрону показывать бессмысленно (по крайней мере, так получается на практике).
_________________ Когда я слышу слова "Первый закон робототехники", я вспоминаю анекдот про ноусэров.
Ну на счет преимущества цифры перед аналоговыми я бы не согласился. Многие аналоговые схемы на операциониках решают задачи, которые вычислять в булевской среде очень долго. Точность, скорость, массивная параллельность (реальная!). Есть готовые процессоры фаззи лоджик, кстати. по сути нейрон - микшер на операционике.
Кстати кто знает чем отличаются нейроны насекомых от теплокровнх? Слышал, что они эфективнее, но деталей найти не смог. На них какая то схема позиционирования микроспутников работала.
Зарегистрирован: 14 окт 2009, 11:46 Сообщения: 160 Откуда: Самара
Цитата:
Кстати кто знает чем отличаются нейроны насекомых от теплокровнх? Слышал, что они эфективнее, но деталей найти не смог. На них какая то схема позиционирования микроспутников работала.
"- А по краям дороги мёртвые с косами стоят. И тишина... - Брэхня-я-я-я". Может, в нейрофизиологии нейроны чем-нить и отличаются, а в теории ИСКУССТВЕННЫХ нейронных сетей есть только один нейрон - "формальный нейрон МакКаллоха-Питтса" (для любителей, МакКаллока). Активационные функции и архитектуры сетей можно подобрать по своему усмотрению. Ну ещё, как пишут в одной статье на ругаемом тут "майроботе.ру", в машинках Брайтенберга стоЯт нейроны, генерирующие импульсы. И это вроде как даже ближе к нейрофизиологии, чем у МакКаллоха с Питтсом.
_________________ Когда я слышу слова "Первый закон робототехники", я вспоминаю анекдот про ноусэров.
Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 0
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете добавлять вложения
Вход
Регистрация
FAQ
Поиск
