LINUX.ORG.RU
ФорумTalks

[ искусственный интеллект ] Строим автомат для вычислений. Поделитесь соображениями!


0

1

Нужно построить минималистичный автомат, который бы что-либо вычислял.
Сейчас остановился на следующей нейронной сети.

Задан граф. Каждое звено - нейрон. Нейрон имеет входы и выходы (ребра графа). У нейрона есть функция, отправляющая на все выходы Output=F(Input, State). Функция задана трехмерной таблицей. Аргументы у функции:
1. Сумма входов (Input).
2. Состояние (State).
Все значения вещественные и вычисляются с интерполированием дискретных значений (тоже вещественных), находящихся в таблице. (Я также думал о приближениях рядами Фурье и прочими рядами и полиномами. Функция была бы задана коэффициентами)

Такой автомат обладает широкой функциональностью, памятью. Однако есть некоторые проблемы.
1. Жестко заданная функция - суммирование всех входов.
2. Малое количество учитываемых параметров одним нейроном.
Обе проблемы решаются добавлением нейронов. Однако, такое добавление имеет аддитивный характер. А я пытаюсь избавится от аддитивности.

Какие у вас есть соображения, предположения?

P.S. Вот схема в PNG: http://img526.imageshack.us/img526/9156/17298247.png


почитай книгу про нейронные сети.

dimon555 ★★★★★
()

Если до этого сам додумался - то конечно молодец. Но сейчас это даже перцептроном назвать сложно, уж больно все примитивно.

У нейрона есть функция, отправляющая на все выходы


Это не логично, у нейрона должна быть функция _возвращающая_ значение, «отправлять» не его забота. Эту функцию должны вызывать все другие подключеные нейроны.

Да, прочитай книжку про нейросети. Или хотя бы википедию.

Siado ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от quickquest

Я не изобрел перцептрон, я его модифицировал (Output = F(Input, State), где F возникает при самоорганизации, связи возникают при самоорганизации, самоорганизация системы может управляться самой системой в момент создания). Да, наверное, 1 в 1 такая структура где-нибудь и описана. Но я хочу отказаться от неё.

Есть еще варианты:
1. Вычислителения производятся не нейронной сетью, а кодом.
2. Вычислительная сеть задаётся в пространстве. Это уже ближе к ЦНС человека - она в пространстве. Но тут свои ограничения. Хотя бы на количество измерений - его нужно задать жестко.

Сеть, заданную графом (т.е. текущее решение) можно свести и к пункту 1, и к пункту 2, с потерей функционала. Обратно расширить можно только с увеличением размеров системы.

RR42
() автор топика

Я думаю, мало кто понял, чего ты хочешь... Опиши поточнее, какую задачу ты решаешь и чего хочешь здесь услышать.

Yareg ★★★
()
Ответ на: комментарий от Siado

> уж больно все примитивно

Развитие может быть в упрощении. Но я не считаю, что я упростил классическую схему персептрона сороколетней давности.

«отправлять» не его забота.

Я имел в виду отправление другому нейрону. Как в ЦНС человека по аксону. Я не хочу иметь в системе лишних посредников. У меня даже была идея лишить систему внешних объектов управления - она должна быть замкнутая и управлять сама собой. То есть руки и ноги должны вырасти вместе с нервами, управлять, например, автомобилем, система будет руками с нервами. В классике нервная система разделена от объекта управления и привязывается к нему, посылая определенные импульсы определенным получателям. Это делает систему жестко привязанной к конечному объекту управления - при изменении конечного объекта, возможно, придется обучать новую систему - с нуля.

Я хочу получить абстрактный автомат (необязательно нейронную сеть) с учетом самоорганизации таких автоматов.

RR42
() автор топика
Ответ на: комментарий от Yareg

> Опиши поточнее, какую задачу ты решаешь

Хочу построить универсальное средство для адаптивного управления системами типа черный ящик).

и чего хочешь здесь услышать.

Идеи, которые не могут возникнуть в одной моей голове, но, возможно, которые посещали кого-то другого.

RR42
() автор топика
Ответ на: комментарий от RR42

>Как в ЦНС человека по аксону

Ололо, в ЦНС человека нейрон не занимается рассылкой сигналов.

Я хочу получить абстрактный автомат (необязательно нейронную сеть) с учетом самоорганизации таких автоматов.


Вообще, хошь получить абстрактный - попробуй построить нейронку на Qt4, сигналы и слоты прямо таки идеально вливаются в технологию передачи сигнала другим нейронам.

Siado ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от RR42

> Хочу построить универсальное средство для адаптивного управления системами типа черный ящик

Такие средства делать ещё не научились. Хочешь быть первым?

fang
()
Ответ на: комментарий от Siado

Ставишь перед машиной задачу, машина сама приходит к решению. Независимо от типа задачи. В идеале машина должна решать любые задачи.

Например, моделируешь мир, в котором нужно доставить объект A в точку B, приближенный к реальным условиям. Система организуется под эту работу. Воплощенная в железе она в реальном мире может перенести груз из произвольной точки в произвольную. (Google «big dog»). Не меняя код программы, ставим абсолютно другую задачу, например, игру в пингпонг. Система в результате должна научиться играть в пингпонг.

Существует очень много специфических систем. Я недавно (3 месяца назад) писал систему, оптимизирующую космические перелеты. Но мою систему нельзя расширить для выполнения многих других задач.

RR42
() автор топика
Ответ на: комментарий от fang

Конечно хочу. Это предельный случай. Я хочу приблизиться к нему.

RR42
() автор топика
Ответ на: комментарий от RR42

>Ставишь перед машиной задачу, машина сама приходит к решению. Независимо от типа задачи. В идеале машина должна решать любые задачи.

А, думал над таким ) Простым перцептроном тут не обойтись, да )

Siado ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от RR42

>Я не изобрел перцептрон, я его модифицировал

Не только ты: Саймон Хайкин Нейронные сети: полный курс (DJVU).
«Всё уже украдено до нас» (с) «Ы» :)

>Вычислителения производятся не нейронной сетью, а кодом.

Нейропроцессоры известны давным-давно.

>Ставишь перед машиной задачу, машина сама приходит к решению. Независимо от типа задачи. В идеале машина должна решать любые задачи.

Амбициозные цели многих исследователей вылились в довольно скромные реальные результаты.

quickquest ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Siado

нейронку на Qt4, сигналы и слоты прямо таки идеально вливаются в технологию передачи сигнала другим нейронам.

Было бы любопытно взглянуть на эти тормоза.

ugoday ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Siado

>>системами типа черный ящик

Это что еще такое? :)

Мозг блондинки

Lumi ★★★★★
()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.