Войти
ФлеймФорумОбщее

Разработка системы подлинного искусственного интеллекта [True Artificial Intelligence System] (72 стр)

Advanced: Тема повышенной сложности или важная.

Страницы: 169 70 71 72 73 74 Следующая »
#1065
13:18, 8 окт. 2016

Ой.... Я какой - то бред написал второпяк.... В общем вот задача:
Есть квадратная матрица/таблица/бокс пикселей, как угодно назови. Размер от 25х25 до 1000х1000. В каждой ячейке может быть 0 или 1. Нужно как - то получить из этой всей матрицы одно число/ хэш, который был бы не длиннее 64-х бит (лучше 32), но что бы по этому хешу можно было сравнивать степени схожести этих матриц, причём сравнение должно быть не тупо, есть в этой ячейке что - то или нет, сравнение должно быть таким: в первом квадрате нарисован крест, во втором - такой же крест, только его составляющие линии не под 90 градусов, а под некоторым углом, то есть кресты отличаются наклоном линий составляющих. То есть сравнение должно быть не просто: у квадрата 1 в этой ячейке есть 1, а у второго квадрата там нет единицы. Хотелось бы получить сравнение типа: у первого квадрата в этой ячейке есть 1-а, а у второго там её нет, но она где - то рядом. Вот мне нужно по хэшу найти степень схожести этих крестов от 0.0 до 1.0. Понятно, что эта задача в том числе связанны и с сжатием данных, по этому сразу говорю, восстановление исходных данных матрицы по хэшу меня не интересует.


#1066
16:16, 8 окт. 2016

THE_MASTER
Вкратце - нельзя.

Но можно двоичный образ размером 8х8 однозначно 64битным числом представить.

#1067
1:36, 9 окт. 2016

Dexus
> Вкратце - нельзя.
Жаль. В очередной раз понадеялся на магию математики и в очередной раз убедился, что никакой магии нет и считерить не получиться ))) В топку эту математику

Dexus
> Но можно двоичный образ размером 8х8 однозначно 64битным числом представить.
Да это - то понятно, только это не нужно. Ладно, зайду с другого ракурса... Всё же спасибо Дексус, что переключил меня на звук, т.к. тут я могу проверить свои старые задумки по ИИ, которые не мог проверить на зрение ввиду огромного кол-ва вычислений. В плане звуков, вычислений меньше на несколько нулей...
И всё же, как же сложно моделировать всю эту биологическую хрень на дурацких последовательных ЭВМ... (не надо мне говорить про GPU, я и так всегда на нём считаю, но это ничто по сравнению с сотнями миллиардов параллельных операций мозга).  Когда же квантовый компьютер изобретут...  Вообще, когда разбогатею - куплю себе лабораторию и буду делать биологический массивно параллельный компьютер.

В общем, думаю завтра будет демка по автоматической детекции звуков в речи посредствам итеративного обучения на одной и той же "пластинке", либо на прослушке длинной звукозаписи...

#1068
9:07, 9 окт. 2016

THE_MASTER
> В топку эту математику
В биологических системах в принципе есть элементы математики. На самом низком уровне. Те же фильтрации звуков например, сам принцип улитки - это физика, и математика в её основе. Но не сами принципы нервной деятельности. Там - голимый брутфорс.

> Всё же спасибо Дексус, что переключил меня на звук, т.к. тут я могу проверить свои старые задумки по ИИ, которые не мог проверить на зрение ввиду огромного кол-ва вычислений.
Пожалуйста, но ты бы мог снизить нагрузку, просто сузив визуальную картинку до совсем небольшой матрицы, например - 32х32, и с ней все свои эксперименты мутить.

#1069
9:28, 9 окт. 2016

Dexus
> но ты бы мог снизить нагрузку, просто сузив визуальную картинку до совсем
> небольшой матрицы, например - 32х32
Дело в том, что на самом деле нужны матрицы и 3х3 и 1024 на 1014 и более.... Зачем? Я думаю ты уже догадался как я решил подойди к вопросу с распознаванием речи? )))
Я вообще часто замечал, что когда долго копаешься со зрением, то заходишь уже в какие - то дебри... потом переключаешься на звук (я уже не первый раз на него переключаюсь), и те проблемы, которые в зрение тебе казались неразрешимыми, становятся сразу понятными, т.к. в звуке они уже реализованы и очевидны. И наоборот... В общем нужно разносторонне и на всех уровнях смотреть на проблему, что бы её решить. Демка уже рядом....

#1070
9:31, 9 окт. 2016

THE_MASTER
> Дело в том, что на самом деле нужны матрицы и 3х3 и 1024 на 1014 и более.... Зачем?
Действительно - зачем?
Если человеку сузить остроту зрения в 10 раз, ему просто придётся ближе (точнее дольше) рассматривать предметы, но способность распознавать по этим маленьким кусочкам всё равно останется. Это же всего лишь "окно".

#1071
9:43, 9 окт. 2016

Dexus
> Действительно - зачем?
Ну я же не говорил, что у меня в модели вот прямо всё так же как в зрение. На самом деле эти матрицы мне нужны для распознавания речи. Каждая матрица отвечает за определённый спектр частот... В принципе, много матриц и не нужно, т.к. в реальности человек не способен слышать дискретно с шагом в 1 Гц весь свой условный диапазон от 16....22 000 Гц (или сколько там). Где - то я читал, что человек способен чётко разделить совсем немного частот (там ещё зависело от громкости), сейчас уже на вспомню, но может не более 100? Да и ещё, если учитывать тот факт, что человек умеет прислушиваться как бы к определённому звуку в общем наборе, допустим к чьему - то голосу,  то кол-во матриц можно ещё снизить...
И вот опять же, глядя на звук, я понял, что и в зрение нужны разные размеры "рецептивных полей"...  (хотя я это и так знал, но не знал толком зачем)
В общем - то, эти поля должны быть не фиксированными, скорее всего они могут настраиваться в зависимости от задачи, но главная фишка всё таки остаётся не изменой, эти поля строятся пирамидой от простых к сложным, то есть сложные матрицы состоят из наборов простых...

Так ты догадался, как я решаю проблему с распознаванием речи?

#1072
9:44, 9 окт. 2016

THE_MASTER
> эти поля строятся пирамидой от простых к сложным
вообще-то биологически ровно наоборот.
/me runs

#1073
10:00, 9 окт. 2016

SuperInoy
> вообще-то биологически ровно наоборот.
То есть? В ЦНС система управления выстроена иерархически, уровень выше управляеТ элементами (понятиями) уровня ниже, создавая понятия более высокого уровня конвергенции.

THE_MASTER
> Где - то я читал, что человек способен чётко разделить совсем немного частот (там ещё зависело от громкости), сейчас уже на вспомню, но может не более 100?
Путаешь. Около 30 тысяч волокон в нервном канале, и исходящих где-то 90-95%, остальные - для "фокусировки" (обратной связи). То есть где-то 27 тысяч отдельных каналов есть (что конечно не сравнить с 1 млн волокон оптического нерва).
Но конкретно в голосовом восприятии участвуют в основном частоты 200-3500гц. Вот в них как раз "плотность" распознаваемой детализации выше чем в других частях спектра.

#1074
10:02, 9 окт. 2016

SuperInoy
> вообще-то биологически ровно наоборот.
Я не использую классические нейронные сети и твоё распознавание вниз с максимального уровня макспулинга. Так что беги дальше...
Если тебе интересно, то эта пирамида весьма условна и на самом деле в мозгу работает схема множественных двойных пирамид по принципу песочных часов, идёт сбор и классификация, а потом разбор на моторику.
Dexus
> То есть?
Он утверждает с точки зрения распознавания изображений на свёртках, не более...
> То есть где-то 27 тысяч отдельных каналов есть
Не забывай, там же есть каналы громкости. Ты ж сам говорил.

#1075
10:04, 9 окт. 2016

THE_MASTER
> идёт сбор и классификация, а потом разбор на моторику.
так это разные узлы, input пирамида от сложного к простого, output от простого к сложному. Зрение насколько мне известно чистокровный input

#1076
10:06, 9 окт. 2016

Dexus
> То есть? В ЦНС система управления выстроена иерархически, уровень выше
> управляем элементами (понятиями) уровня ниже, создавая понятия более высокого
> уровня конвергенции.
Т.е. сложное поле это вот эта вот куча мусора-шума, а верхние элементы, они просты (в плане их куски для коннекта со сложным, а не в целом) Т.е. уровень выше это меньший сред пирамиды чем уровень ниже.

#1077
10:07, 9 окт. 2016

Ладно, не люблю пустую болтовню, ещё кода много писать надо, надеюсь вернусь вечером с демкой :-)

#1078
11:01, 9 окт. 2016

SuperInoy
Это обычная "статистическая стопка", которая получается при глубоком обучении. Нижние уровни - универсальны, довольно однородны, и ничего конкретного не означают. Высшие уровни - специализированные "классификации", которые выстраиваются как статистический "пик" от информации, полученной снизу (т.е. более высокоуровневые концепции). Поясняющее видео про глубокое обучение хоть смотрели? Хотя бы вот чё-нибудь такое? https://www.youtube.com/watch?v=AgkfIQ4IGaM
Или вот такое: https://www.youtube.com/watch?v=FmpDIaiMIeA

#1079
11:38, 9 окт. 2016

Dexus
> Нижние уровни - универсальны, довольно однородны, и ничего конкретного не
> означают. Высшие уровни - специализированные "классификации", которые
> выстраиваются как статистический "пик" от информации, полученной снизу
И что тут не соответствует моим словам? Какая разница что там хранится, важны энергозатраты на слой, а не его важность.

Страницы: 169 70 71 72 73 74 Следующая »
ФлеймФорумОбщее

Тема в архиве.