Да уж, офигительное открытие :lol: self-self-google специалистофф гугл :>>
Гугл на сегодняшний день одна из мощнейших частных компаний занимающихся вопросами ИИ, будет вам известно.
Нейросети все обучаемы :lol: :lol:
В теории - да, на практике для этого надо совершить адову работу по подготовке информации к обучению нейросети. Если вы специалист, то должны это хорошо понимать. Счама по себе нейросеть не умеет выбирать данные их хаотически вводимой информации, для этого ей как минимум надо сформировать правила на основании которых система будет по системе весов делить информацию.
Ну, self-self, и отлично - и что ? :> Вы к чему именно эту заметку из вечерней газеты привели ? Привели бы алгоритм подробнее - это хотя бы было бы интересно... а так - что вы хотите сказать вообще ?
Сами напросились... Привожу как основу генетический алгоритм, как один тех, которые лежат в основе самообучающихся систем ИИ
Генетический алгоритм — это в первую очередь эволюционный алгоритм, другими словами, основная фишка алгоритма — скрещивание (комбинирование). Как несложно догадаться идея алгоритма наглым образом взята у природы, благо она не подаст на это в суд. Так вот, путем перебора и самое главное отбора получается правильная «комбинация».
Алгоритм делится на три этапа:
•Скрещивание
•Селекция (отбор)
•Формирования нового поколения
Если результат нас не устраивает, эти шаги повторяются до тех пор, пока результат нас не начнет удовлетворять или произойдет одно из ниже перечисленных условий:
•Количество поколений (циклов) достигнет заранее выбранного максимума
•Исчерпано время на мутацию
Более подробно о шагах
Создание новой популяции. На этом шаге создается начальная популяция, которая, вполне возможно, окажется не ахти какой, однако велика вероятность, что алгоритм эту проблему исправит. Главное, чтобы они соответствовали «формату» и были «приспособлены к размножению».
Размножение. Ну тут все как у людей, для получения потомка требуется два родителя. Главное, чтобы потомок (ребенок) мог унаследовать у родителей их черты. При это размножаются все, а не только выжившие (эта фраза особенно абсурдна, но так как у нас все в сферическом вакууме, то можно все), в противном случае выделится один альфа самец, гены которого перекроют всех остальных, а нам это принципиально не приемлемо.
Мутации. Мутации схожи с размножением, из мутантов выбирают некое количество особей и изменяют их в соответствии с заранее определенными операциями.
Отбор. Тут начинается самое сладкое, мы начинаем выбирать из популяции долю тех, кто «пойдет дальше». При этом долю «выживших» после нашего отбора мы определяем заранее руками, указывая в виде параметра. Как ни печально, остальные особи должны погибнуть.
Практика
Давайте рассмотрим на примере Диофантовых уравнений (Уравнения с целочисленными корнями).
Наше уравнение: a+2b+3c+4d=30
Вы наверно уже подозреваете, что корни данного уравнения лежат на отрезке [1;30], поэтому мы берем 5
случайных значений a,b,c,d. (Ограничение в 30 взято специально для упрощения задачи)
И так, у нас есть первое поколение:
1.(1,28,15,3)
2.(14,9,2,4)
3.(13,5,7,3)
4.(23,8,16,19)
5.(9,13,5,2)
Для того чтобы вычислить коэффициенты выживаемости, подставим каждое решение в выражение. Расстояние от полученного значения до 30 и будет нужным значением.
1.|114-30|=84
2.|54-30|=24
3.|56-30|=26
4.|163-30|=133
5.|58-30|=28
Меньшие значения ближе к 30, соответственно они более желанны. Получается, что большие значения будут иметь меньший коэффициент выживаемости. Для создания системы вычислим вероятность выбора каждой (хромосомы). Но решение заключается в том, чтобы взять сумму обратных значений коэффициентов, и исходя из этого вычислять проценты. (P.S. 0.135266 — сумма обратных коэффициентов)
1.(1/84)/0.135266 = 8.80%
2.(1/24)/0.135266 = 30.8%
3.(1/26)/0.135266 = 28.4%
4.(1/133)/0.135266 = 5.56%
5.(1/28)/0.135266 = 26.4%
Далее будем выбирать пять пар родителей, у которых будет ровно по одному ребенку. Давать волю случаю мы будем давать ровно пять раз, каждый раз шанс стать родителем будет одинаковым и будет равен шансу на выживание.
3-1, 5-2, 3-5, 2-5, 5-3
Как было сказано ранее, потомок содержит информацию о генах отца и матери. Это можно обеспечить различными способами, но в данном случае будет использоваться «кроссовер». (| = разделительная линия)
•Х.-отец: a1 | b1,c1,d1 Х.-мать: a2 | b2,c2,d2 Х.-потомок: a1,b2,c2,d2 or a2,b1,c1,d1
•Х.-отец: a1,b1 | c1,d1 Х.-мать: a2,b2 | c2,d2 Х.-потомок: a1,b1,c2,d2 or a2,b2,c1,d1
•Х.-отец: a1,b1,c1 | d1 Х.-мать: a2,b2,c2 | d2 Х.-потомок: a1,b1,c1,d2 or a2,b2,c2,d1
Есть очень много путей передачи информации потомку, а кросс-овер — только один из множества. Расположение разделителя может быть абсолютно произвольным, как и то, отец или мать будут слева от черты.
А теперь сделаем тоже самое с потомками:
•Х.-отец: (13 | 5,7,3) Х.-мать: (1 | 28,15,3) Х.-потомок: (13,28,15,3)
•Х.-отец: (9,13 | 5,2) Х.-мать: (14,9 | 2,4) Х.-потомок: (9,13,2,4)
•Х.-отец: (13,5,7 | 3) Х.-мать: (9,13,5 | 2) Х.-потомок: (13,5,7,2)
•Х.-отец: (14 | 9,2,4) Х.-мать: (9 | 13,5,2) Х.-потомок: (14,13,5,2)
•Х.-отец: (13,5 | 7, 3) Х.-мать: (9,13 | 5, 2) Х.-потомок: (13,5,5,2)
Теперь вычислим коэффициенты выживаемости потомков.
•(13,28,15,3) — |126-30|=96(9,13,2,4) — |57-30|=27
(13,5,7,2) — |57-30|=22
(14,13,5,2) — |63-30|=33
(13,5,5,2) — |46-30|=16
Печально так как средняя приспособленность (fitness) потомков оказалась 38.8, а у родителей этот коэффициент равнялся 59.4. Именно в этот момент целесообразнее использовать мутацию, для этого заменим один или более значений на случайное число от 1 до 30.
Алгоритм будет работать до тех, пор, пока коэффициент выживаемости не будет равен нулю. Т.е. будет решением уравнения.
Системы с большей популяцией (например, 50 вместо 5-и сходятся к желаемому уровню (0) более быстро и стабильно.
[quote ="Pilum']Может быть вы все таки прочитаете все, что выше было сказано, а не будете искать через гугл "специалистов гугл" и связи высшего вселенского разума с глией...
[/quote]
Выше, у меня простите, лампочка энергосберегающая, на ней ничего не написано. Она полностью белая. Что же касается интернета, то вы, уважаемый, мне сами рекомендовали там поискать, я нашел и привел вам замечательную статейку по теме. Вообще, у меня сложилось впечатление, что для вас давно решены все проблемы, и вы просто недоумеваете, как это тупые чайники еще до этого не доперли. Что вы тогда здесь делаете? Самоутверждаетесь среди нас, сирых и убогих?
