Neuronale Netze ???

[braingrenade]

Zitat:

aber ich habe bis jetzt noch keine praktische Anwendung gesehen bei der ein NN wirklich intelligent reagiert, oder absolut neue Erkenntnisse selber erdacht hätte

liegt daran das neuronlae netze noch nicht 'wachsen' können !
aber wenn die Neurologen erst mal rausgefunden haben wieso,wann und wo sich neue synapsen im hirn bilden und genügend resourcen vorhanden sind
ließe sich ein intelligentes netz verwirklichen.

[JoelH]

Zitat von negaH:

Die wichtigste Grundvorraussetzung für Fuzzy Logic = Schwellenwert Computer, ist das ein "Bit" ein analoger Zustand ist. Die minimalste Voraussetzung an Hardware wäre ein Trinärer Computer, d.h. alle Operationen müssen durch mögliche Zustände representierbar sein. Eben "Ja" , "Nein" und "ich weiß nicht so recht".

Genau dies ist ja ein NN-Knoten für mich : '+-drei gehen rein, einer kommt raus'

Zitat von negaH:

Ein Neronolares Netz "glättet" nichts, das wäre die Aufgabe von Interpolationen usw. Ein NN bildet komplizierte Funktionen ab die selber höherdimensional und nicht stetig sind.

Okay, ich gestehe ich setze zuviel voraus Natürlich ist ein NN nicht fähig selbst was zu interpolieren, siehe dann auch weiter unten, aber es ist die Foraussetzugn um was interpolieren zu können. Die Wirklichkeit ist eben nicht JA und NEIN , sie ist BUNT. Das ist auch nur eine Interpolation, irgendwie.

Zitat von negaH:

Ein heutiges NN kann niemals besser als der Lehrer werden, höchsten schneller und präziser.

Das wollte ich damit aussagen, in der Motorenentwicklung wwerden mittlerweile solche Dinge eingesetzt. Sie sind genauso gut wie ihre Lehrer aber sie sind schneller und brauchen keine Pausen. Ob dies der Gewerkschaft freude macht wage ich zu bezweifeln aber gerade auf Motorentestständen gibt es wohl solche elektronische'Motorengeräuchversteher'.

Zitat von negaH:

Der Lehrer hat zu jeder Zeit die Möglichkeit das Netz zu "belügen" und mit falschen Daten zu füttern.

Das ist ja aber kein Problem, denn das ist wie mit einem Kind, ist der Daddy ein 'Bescheisser' wird es der Sohn/Tochter auch Das liegt dann in den Genen

Zitat von negaH:

Somit ist ein NN nur eine technische Methode, nichts mehr.

+
Aber gerade hier steckt, IMHO, eben das Knowhow dahinter. Ich kann 1000 mal töbne abhören und verstehe nichts. Diese Programme sehen darin aber 100 verschiedene Kennungen. Natürlich haben sie diese auch nur gelernt aber sie sind arin sicher und dies ist für mich schon mehr als es eine Stupide 10101 Maschine ist. Sie hat einfach 3 eingänge und 1 Ausgang der Bitrechner hat nur 2 Eingänge und torztdem auch nur einen Ausgang.

[negaH]

Zitat von JoelH:

Zitat von negaH:

Die wichtigste Grundvorraussetzung für Fuzzy Logic = Schwellenwert Computer, ist das ein "Bit" ein analoger Zustand ist. Die minimalste Voraussetzung an Hardware wäre ein Trinärer Computer, d.h. alle Operationen müssen durch mögliche Zustände representierbar sein. Eben "Ja" , "Nein" und "ich weiß nicht so recht".

Genau dies ist ja ein NN-Knoten für mich : '+-drei gehen rein, einer kommt raus'

Ich widerspreche dir nur ungern.
Du vergleichst Äpfel mir Birnen. Fuzzy Logic bezeichnet Schwellenwert basierende Technologien und haben erstmal nichts mit neuronalen Netzen zu tun. Natürlich gibt es Fuzzy Computer die auch Neuronale Netzwerke implementieren, aber math. und technisch gesehen sind es zwei verschiedene Paar Schuhe. Auch wenn in Neuronalen netzen ebenfalls eine Schwellenwert Funktion als Neuronen-Aktivierungs-Funktion eingesetzt wird. Allerdings auch das wäre viel zu verallgemeinert da es durchaus NN's gibt die ohne solche Schwellenwertfunktionen auskommen.
Bei der Fuzzy Logic geht es hauptsächlich darum WIE die internen Zustände der einzelnen "Bits" dargestellt werden.

Die Aussage das ein Netzwerk-Knoten drei Inputs hat ist ebenfalls nicht richtig. ZB. in einem voll-verknüpften recurrenten Netzwerk hat ein Knoten zu jedem Knoten der vorherigen Schichten eine Verbindung + 1 Bias + x Recurrente Verbindungen. In einem normalen BP Netzwerk entfallen die Recurrenten Links. Die Anzahl der Verknüpfungen kann für jeden Konten sehr individuell sein, in fact man könnte sie sogar manuell verknüpfen. Somit besteht keinerlei Zusammenhang der Theorien zwischen trinärer, bzw. analoger Fuzzy Logic zu NN's.

Gruß Hagen

[negaH]

So, nun für die es interessiert eine klitze kleine NN Demo. Enthalten ist meine Neuronale Netz Komponente.

In Unit1.pas findet ihr Erklärungen zum Program.

Gruß Hagen

[Luckie]

Wie funktioniert das Programm? Also wie kan ich dem NN was bei bringen?

[negaH]

Indem du abwechselnd auf die JA/NEIN Schalter drückst, ca. 100-200 mal. Das Netz erlernt deine psychologische Affinität zu bestimmten Musterreihenfolgen und sollte mit deutlich mehr als 50% aller Spiele gewinnen. D.h. es versucht zu erlernen in welcher Reihenfolge du die JA/NEIN Schlater drückst und gibt einen Tip ab. Sollte dieser Tipp richtig gewesen sein so hat es ein Punkt gewonnen, sollte der Tip falsch sein so hast DU einen Punkt gewonnen. Aufgabe ist es für dich deine Punktzahl deutlich höher als die des Netzes zu bekommen.
Es gibt natürlich Tricks das Netz fertig zu machen, das liegt aber nicht am Netz sondern an der Art und Weise wie das Netz gefüttert wird. Damit wir live während des Spieles das Netz trainieren können muß es mit ziemlich wenig Information auskommen. Je länger trainiert wird je höher wird die Wahrscheinlichkeit das das Netz gewinnt.

Ansonsten stehen in Unit1.pas einiges an Erklärungen.

Die Nachfrage nach Neuronalen Netzen scheint nun doch nicht so hoch zu sein wie ich dachte, leider

Wenn irgendwer eine bessere Idee für eine KI-Simulation hat, die natürlich im zeitlichen Rahmen bleibt, dann her damit.

Gruß Hagen

[freimatz]

Zitat von negaH:

Die Nachfrage nach Neuronalen Netzen scheint nun doch nicht so hoch zu sein wie ich dachte, leider

Das hat sicher Gründe. Der Nutzen ist doch für die meisten Anwendungsfälle hier nicht oder kaum gegeben.

Das wäre sicher anders wenn man die Neuronalen Netze mit einer Blockchain kombinieren würde.

[rabatscher]

Ich hab mal eine kleine Lib für neuronale Netze und andere Classifier geschrieben - sie sind
im Grunde recht einfach und können hier mal gecheckt werden:

https://github.com/mikerabat/mrai

eine richtig gute Library, spezialisiert auf Neuronale Netze, die so ziemlich alles kann was auch die
hochgelobten Pyhton usw libraries können kann hier gefunden werden:

https://github.com/joaopauloschuler/neural-api

Die ist RICHTIG gut wir nutzen sie mitlerweile auch

Die lib ist eher für FPC geschrieben, drum funktionieren die meisten AVX extension nicht - wer das teilweise auch noch will kann,
dafür gibt es einen Fork:
https://github.com/mikerabat/neural-api

lg

[Jens01]

https://github.com/Jens01/NewDann

Für eine reine KI kann ich Dir noch meine bieten. Nicht so richtig für Bilder geeignet, aber funktioniert gut für andere Sachen.
Der Algo läuft mit RPROP, das ist erheblich schneller als das einfache BackProp.

[Niels]

Moin!

Zitat von negaH:

Die Nachfrage nach Neuronalen Netzen scheint nun doch nicht so hoch zu sein wie ich dachte, leider

Naja...vieleicht hast du viele mit deiner 2,5k Zeilen Quelltext Unit etwas abgeschreckt
Auf jeden Fall interessiert mich das Thema und ich hab vor kurzem angefangen mich damit zu beschäftigen. Im Internet bin ich aber bis jetzt nur auf ein brauchbares Tutorial gestoßen: Uni Bochum

Kennst du Tutorials (am besten deutsch), die das Thema tiefgründig erklären? Ich würde auch ein Buch kaufen. Wobei mir auch hier deutsch lieber wäre (in deiner Unit standen nur 2 englische). Wobei ich nicht grundsätzlich gegen ein englisches Buch bin. Ich suche aber eins, welches die Grundlagen über Aufbau von neuronalen Netzen und tiefgründigere Kenntnisse des Lernenes selbiger vermittelt.

MfG Niels