А вы случайно не слышали сколько денег стоит девайс, способный переварить подобного рода алгоритмы с приемлемой скоростью? (подсказка - сумма в вечнозеленых с четырьмя нулями за штучку).Сообщение от Mikhael
А сколько стоят средства разработки для него? (подсказка - нулей больше. и не на один)
// 地辟于丑 - Земля рождена в час Быка
А Вы случайно не слышали о таком звере, как алгоритм нейронных цепей? Попробуйте погуглировать сабж, может что интересное найдёте.
Лучше сами погуглите для начала.
SLI=Vintik_69=
Муравья - не надо моделировать. Он такой, каков он есть от рождения. У него вообще нет мозга,и он не способен ничего заучивать. Он живет "с ОС жесткого РВ", и для него нет понятия "прошлое".
Но он - совершенен, а наши машины тупы.
Я же открытым текстом написал, что о мощностях - не в курсе.А вы случайно не слышали сколько денег стоит девайс, способный переварить подобного рода алгоритмы с приемлемой скоростью? (подсказка - сумма в вечнозеленых с четырьмя нулями за штучку).
А сколько стоят средства разработки для него? (подсказка - нулей больше. и не на один)
Однако практика показывает, что реализация алгоритма не в софте, а в железе сильно снижает стоимость его массового производства.
Крайний раз редактировалось Mikhael; 27.03.2007 в 12:04.
Для начала я использовал более надёжные источники, их мне, на текущий момент, вполне достаточно.
На счёт полноты и достоверности результатов гуглирования - не уверен (проверять - лениво). Если у Вас есть какая-то конкретика по нейронным цепям - выкладывайте, общественность вам скажет спасибу.
Вы не могли бы привести тут свои источники? Особенно касательно этого: "Фишка этого алгоритма в том, что он умеет обучаться по прямым задачам, а решать потом обратные".
SLI=Vintik_69=
да вполне можно на нейронных сетях уже сейчас что-то делать. во всяком случае по "заранее известным целям" они нормально работают. проблемы начинаются оттого что требуется-то адекватная реакция на заранее неизвестный набор входных параметров. а вот тут начинаются проблемы. то есть иожно дать миллион примеров, и сеть успешно их "запомнит". но подсовываешь ей миллион первый - чуть отличающийся - и получаешь фигню. то есть реально нужны самообучаемые рил-тайм сети. может такие и есть только я с трудом представляю себе их стоимость для более-менее серьезных задач...
а насчет сетей в железе - это имхо пока нереально, там на каждый нейрон тысячи связей нужны. вроде читал что десятки нейронов еще пытались сделать на кристалле.
я вот эту фишку тоже че-то не просек...
Да и не заморачивайтесь над этим фэнтезийным сюжетом. Для того, что бы подобные машины стали реальностью - нам, людям необходим качественный прорыв.
Причем даже не технологический, сколько философский. Мы до сих пор - не можем ответить на вопрос:"что такое разум?", а уже пытаемся что-то моделировать- даже не имея понятия о том, как же "оно" работает.
Увы... До сбытия мечт Сереги Сыроежкина - пропасть времени.
Источник - доклад одного товарища, занимающегося данным алгоритмом в ИТПМ СО РАН (к сожалению, не помню его фамилии), на Чаплыгинских чтениях в г. Новосибирске.
Смысл алгоритма именно в том, что обучившись по набору прямых задач он позволяет получать решение обратных задач. В противном случае, тов. Vintik, он просто смысла не имеет - прямые задачи по профилям давно решаются.
Это не означает, что (для пары "профиль-поляра") по заданной поляре он из 1 000 000 введённых в него профилей ищет наиболее подходящий - происходит именно экстраполяция необходимой формы профиля. И достоверность экстраполяции зависит от количества обучающих пар. Поэтому, тов. KUZNETS, это единственный, известный мне, алгоритм, способный реагировать как раз на неизвестные заранее входные данные. Вопрос, конешно - на каких парах обучать боевой AI и что будет служить ему входными данными - пока открыт, да и тов. Якут с вопросом о потребном перформансе совершенно прав.
Но, думаю, если вложить в решение проблемы некое количество килобагсов - решение рано или поздно найдётся. И, чуствую, килобагсы будем вкладывать не мы...
Вот "мы" - как раз вообще редко вкладывали куда-либо реальные килобаксы. Оно у нас все делалось на энтузиазме, фанатизме и под всевидящим оком родного начальства. И получалось как правило очень и очень неплохо.
Конкретно именно решение этой проблемы... ИМХО начинать решать ее должны прежде всего биологи и психиатры, нежели электронщики. Ибо мне так кажется - что отдельно взятые электронщики, будут делать чепуху с самого начала. Т.е. каких то совершенно тупых и абсолютно нежизнеспособных тварей.
Ну вот не надо.
СССР вкладывал мега-рубли в некоторые оборонные программы.
Из совсем недавнего прошлого стоит вспомнить всесоюзную стройку века "Энергия-Буран". Полстраны на это работало.
В ещё более недавнем прошлом, говорят, МО потратило N-yю сумму на торсионные поля, из-за чего произошёл скандалъ...
Там, где пройдёт олень, там пройдёт и русский солдат. Там, где не пройдёт олень, всё равно пройдёт русский солдат. А. В. Суворов.
Поправочка. Не полстраны. Почти вся и работала.
Потому что очень сложно ткнуть пальцем в какой-либо высокотехнологичный завод и попасть в такой, который не делал ничего для этого проекта.
// 地辟于丑 - Земля рождена в час Быка
Ну, если вы считаете что понятия "деньги","стоимость" и "прибыль\убыток" - имели хоть какоето значение в СССР,то наверное так оно и было. Сколько там за доллар "давали"? Хм... Я точно не помню, но то ли 10 лет, а то ли 70 копеек?
Вот тока не надо, было и такое понятие в СССР, как дорого
и именно в военной сфере
Ищу вариатор реальностей.
Вы либо чего-то не поняли, либо одно из двух. Нейронные сети при обучении с учителем так не умеют - чтобы в них вводилась прямая задача, а решали они обратную. Вообще говоря, что делает нейронная сеть при таком виде обучения - так это решает задачу нелинейной регрессии. Пусть вас не смущает, что в сети есть нейроны и связи - если присмотреться, это как раз ни что иное, как задача регрессии. Это все, конечно, не означает, что с помощью сетей нельзя решать обратные задачи. Можно. Но для этого ее надо обучать на наборе _обратных_ задач. То есть, если посмотреть на ваш пример, в сеть, скорее всего вводились пары "поляра-профиль", а вовсе не наоборот.
Из того что он единственный, вам известный, никак не следует, что он единственный в природе.Поэтому, тов. KUZNETS, это единственный, известный мне, алгоритм, способный реагировать как раз на неизвестные заранее входные данные.
И вообще, не стоит делать из нейронных сетей панацею. Это не так. И я лично сильно сомневаюсь, что простым масштабированием можно получить какое-либо сложное поведение от сети. Кстати, даже наоборот, слишком большая сеть имеет тенденцию к переобучению. В общем, по-моему, нейронные сети - это такой способ решать определенные математические задачи. Ничего более. Не "мозг в компьютере".
Это да. При должном уровне усилий можно решить любую задачу. Иначе не интересно.Но, думаю, если вложить в решение проблемы некое количество килобагсов - решение рано или поздно найдётся. И, чуствую, килобагсы будем вкладывать не мы...
SLI=Vintik_69=
Ваши права
Ответить с цитированием