Метка «искусственные нейронные сети»

в 6:31, , рубрики: data mining, machine learning, Алгоритмы, Блог компании «Itseez», искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение, метки: , , , ,
Алгоритм Улучшенной Самоорганизующейся Растущей Нейронной Сети (ESOINN)

Введение

В моей предыдущей статье о методах машинного обучения без учителя был рассмотрен базовый алгоритм SOINN — алгоритм построения самоорганизующихся растущих нейронных сетей. Как было отмечено, базовая модель сети SOINN имеет ряд недостатков, не позволяющих использовать её для обучения в режиме lifetime (т.е. для обучения в процессе всего срока эксплуатации сети). К таким недостаткам относилась двухслойная структура сети, требующая при незначительных изменениях в первом слое сети переобучать второй слой полностью. Также алгоритм имел много настраиваемых параметров, что затрудняло его применение при работе с реальными данными.

В этой статье будет рассмотрен алгоритм An Enhanced Self-Organizing Incremental Neural Network, являющийся расширением базовой модели SOINN и частично решающий озвученные проблемы.
Читать полностью »

в 14:28, , рубрики: искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, наука, наука и технологии, метки: , , ,

8 декабря в Оксфорде состоится крупнейшая научная конференция, посвященная проблемам сильного искусственного интеллекта.

AGI-12 @ Oxford является единственной крупной конференцией, целиком посвященной вопросам создания систем ИИ человеческого уровня и в конечном счете превосходящих его. Цель — собрать вместе активных исследователей в этой области для представления результатов и обсуждения идей, а также ускорить продвижение к общей цели. На конференции будут представлены доклады по разным направлениям AGI — универсальному алгоритмическому интеллекту, когнитивным архитектурам, связи ИИ с нейронауками и т.д.
Читать полностью »

в 14:39, , рубрики: AGI, ИИ, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение, мышление, самоорганизация, я пиарюсь, метки: , , , , , ,

Потапов, А. С. «Искусственный интеллект и универсальное мышление».

image

Людям, не слишком глубоко знакомым с проблемами искусственного интеллекта, но интересующимся ими, приходится знакомиться с достижениями в этой области через журнальные статьи, полные преувеличений и недостоверной информации. В результате, многие знают о невообразимых возможностях уже работающих квантовых компьютеров, искусственных нейронных сетях или цифровой эволюции, где вот-вот возникнет уже первый искусственный интеллект. За всем этим стоят реальные научный открытия, но их пересказ людьми, стремящимися к сенсациям, оказывается не более чем вымыслом. Настоящие открытия, составляющие саму суть прогресса в некоторой научной области, описываются в специальной литературе, понятной только профессионалам. Крайне трудно их изложить в ясной и интересной для неспециалиста форме. Однако именно это удалось сделать автору в представленной книге. В ней не только в доступном виде представлены базовые сведения из области ИИ, но также развенчаны многие мифы, широко распространенные в научно-популярной среде, и даже намечены вполне реальные, а вовсе не фантастичные, пути, которые могут привести к созданию настоящего искусственного интеллекта.Читать полностью »

в 2:28, , рубрики: Алгоритмы, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, обучение с подкреплением, Спортивное программирование, метки: ,

Я тут написал статью Проблема «двух и более учителей». Первые штрихи, пытаясь показать одну сложную нерешенную проблему. Но первые штрихи оказались немного за сложными. Поэтому я решил для читателей немного разжевать теорию. Увы, сейчас видимо учат/(учатся ?) несколько шаблонно — типа как для каждой задачи свои методы.

Так мне указали, что для задачи классификации — нейронные сети (обучение с учителем), генетические алгоритмы (обучение без учителя) — задача кластеризации, а еще есть обучение с подкреплением (Q-обучение) — как задача агента, которых бродит и что-то делает. И вот такими шаблонами многие и судят.

Попробуем разобраться, что дает применение нейронных сетей, как некоторые заявляют, к задаче которую они не могут решить — а именно к обучению с подкреплением.

И заодно проанализируем диссертацию Бурцев М.С., «Исследование новых типов самоорганизации и возникновения поведенческих стратегий», в которой не больше не меньше красиво сделано именно применение простеньких нейронных сетей в задаче обучения с подкреплением.

Читать полностью »

в 15:49, , рубрики: ИИ, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, Спортивное программирование, метки: ,

В двух предыдущих статьях я по касательной затронул проблему, которую назвал проблемой «двух и более учителей»:

1. Модель функционального разделения сознания и бессознательного. Введение
2. Модель проявления сознания или ИНС без эффекта забывания

Теперь хотелось бы с ней разобраться более подробно. Это сложная и еще в принципе не решенная теоретическая проблема из области искусственного интеллекта. Четко её сформулировать у меня не получается, а не то, чтобы решить. Но я с ней постоянно встречаюсь в разных задачах, и все время об неё спотыкаюсь. Эти предыдущие статьи могли показать её важность с точки зрения понимания того, что есть сознание. Но это все же лирика. А здесь я хотел бы говорить более технически.

Тут я покажу, как я впервые встретился с этой проблемой еще начиная с 2006 года, но теперь точно такая же проблема явно видна и при решении биоинформационной задачи сворачивания РНК (про это я тоже написал серию статей, последняя в которой есть все ссылки ). Внешние описание этих задач существенно разное, но в этом и прелесть — проблема возникает не зависимо от задачи, и кажется есть важный аспект, который просто надо уметь решать говоря об интеллектуальных методах.

Было время, когда я был фанатом игры в Цивилизацию. Надо сказать, что её первые версии были наиболее интеллектуальны, а в версии после Civilization II: Test of Time можно вообще не играть — они испортили важную интеллектуальную начинку. Поэтому совсем не удивительно, что ниже я предложу компьютерно сыграть в этюд по этой игре.

Важно отметить, что устраивают турниры с подобными сценариями, например, ICFPC 2012 с краудсорсингом и нейронными сетями, играя в игру Supaplex. Это тоже интересная задача, но в ней не возникает проблемы «двух и более учителей». Поэтому цель этой статьи понять когда же эта проблема возникает.

Читать полностью »

в 23:15, , рубрики: искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, Философия ИИ, метки: ,

В последние время на хабре по теме ИИ начали появляться сильно легковесные статьи, это точнее даже не про ИИ, а про философию ИИ. Причем такую философию, которая не ставит НИ КАКИХ принципиальных вопросов перед исследователями. Ну, скажем так это просто трёп за жизнь. И что удивительно такие статьи набирают некоторое количество плюсов.

Какие статьи я имею введу? Дам только названия, без ссылок т.к. не рекомендую их читать (Еще одна попытка разобраться в проблеме искусственного интеллекта, О возможности ИИ к самопознанию и познанию создателя, Об эмоциях, программах и искусственном интеллекте, Искусственному интеллекту быть, Взгляд хорошо информированного скептика на искусственный интеллект)

Понятно, что такие статьи писали те кто даже близко не имеет соответствующего образования. Но не это главная причина появления подобных статей. Ведь они действительно публикуя такие статьи думают, что это может хоть как то направить исследователя, который имеет соответствующие образование. Я их разочарую — нет не направит, т.к. в статьях нет ни одной идеи куда. А происходит это (появление подобного трепа) от того, что им кажется, что исследователи сами не знают куда им развиваться. И это порой выглядит именно так. Даже в профессиональной среде ИИ-специалистов часто нет понимания какие задачи надо решать, нет так сказать «списка нерешенных ИИ-проблем», в отличии от математики. Книги часто содержат лишь методы решения задач, и практически ничего не говорят о задачах которые надо еще решить. Подрастающему поколению сложно поставить себе задачу, и они начинают фантазировать исходят только из слова «интеллект». Но все наверное забыли/(не знают?), что название «Искусственный интеллект» — это провокация, рекламный трюк — серьезные ученые не занимаются «сильным ИИ», и не потому, что его нельзя сделать, а потому как это не имеет технической постановки.

Здесь я дам отрефакторинную версию одной моей научно-популярной статьи 2006 года, которая как я думал стоит в том же ряду по смысловой нагрузке, как те которые выше я критиковал. Но теперь я все же вижу, что стилистика хоть и такая же, но за моей статьей может стоять (и стоит) четкая техническая постановка. О ней мы поговорим позже, а пока так сказать лирическое вступление. Но важно то, что я лирически подвожу к одной существенной нерешенной проблеме из области ИИ.

Читать полностью »

в 6:31, , рубрики: Алгоритмы, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, исходный код, Перцептрон, Программирование, метки: , ,

После одной провокационной статьи Перцептрон Розенблатта — что забыто и придумано историей? и одной полностью доказывающей отсутствие проблем в перцептроне Розенблатта, и даже наоборот показывающей некоторые интересные стороны и возможности Какова роль первого «случайного» слоя в перцептроне Розенблатта, я так думаю у некоторых читателей появилось желание разобраться, что же это за зверь такой — перцептрон Розенблатта. И действительно, достоверную информацию о нем, кроме как в оригинале, найти не возможно. Но и там достаточно сложно описано как этот перцептрон запрограммировать. Полный код я выкладывать не буду. Но попробуем вместе пройти ряд основ.

Начнем… ах да, предупреждаю, я буду рассказывать не классически, а несколько осовременено…

Читать полностью »

в 1:09, , рубрики: Алгоритмы, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, Перцептрон, метки: ,

Итак в статье Перцептрон Розенблатта — что забыто и придумано историей? в принципе как и ожидалось всплыло некоторая не осведомленность о сути перцептрона Розенблатта (у кого-то больше, у кого-то меньше). Но честно говоря я думал будет хуже. Поэтому для тех кто умеет и хочет слушать я обещал написать как так получается, что случайные связи в первом слое выполняют такую сложную задачу отображения не сепарабельного (линейно не разделимого) представления задачи в сепарабельное (линейно разделимое).

Честно говоря, я мог сослаться просто на теорему сходимости Розенблатта, но так как сам не люблю когда меня «посылают в гугл», то давайте разбираться. Но я исхожу из-то, что Вы знаете по подлинникам, что такое перцептрон Розенблатта (хотя проблемы в понимании всплыли, но я все же надеюсь что только у отдельных людей).

Читать полностью »

в 3:53, , рубрики: Алгоритмы, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, Перцептрон, метки: ,

На хабре — уже есть несколько статей про искусственные нейронные сети. Но чаще говорят о т.н. многослойном перцептроне и алгоритме обратного распространения ошибки. А знаете те ли Вы что эта вариация ничем не лучше элементарного перцептрона Розенблатта?

Например, вот в этом переводе Что такое искусственные нейронные сети? мы можем увидеть, что о перцептроне Розенблатта пишут такое:

Демонстрация персептона Розенблатта показала, что простые сети из таких нейронов могут обучаться на примерах, известных в определенных областях. Позже, Минский и Паперт доказали, что простые пресептоны могут решать только очень узкий класс линейно сепарабельных задач, после чего активность изучения ИНС уменьшилась. Тем не менее, метод обратного распространения ошибки обучения, который может облегчить задачу обучения сложных нейронных сетей на примерах, показал, что эти проблемы могут быть и не сепарабельными.

Причем это встречается на разный лад в различных статьях, книгах и даже учебниках.

Но это, наверно, самая великая реклама в области ИИ. А в науке это называется фальсификация.

Читать полностью »

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js