ticklinginrussia

Информация о пользователе

Привет, Гость! Войдите или зарегистрируйтесь.


Вы здесь » ticklinginrussia » Tickling forum » как измерить щекотку?


как измерить щекотку?

Сообщений 31 страница 52 из 52

31

вот на стадии настройки экспертной системы можно действительно натворить чтото типа ручки для налаживания обратной связи.

Отредактировано fabal (2011-02-28 00:13:47)

0

32

перцептрон-это один из вариантов построения нейронных сетей.

Однослойный перцепторон не решает задачу исключаещего или, что доказано математически и явилось следствием того, что на нейронные сети "забили" в течение примерно тридцати лет, так что использование перцептрона в качестве оценивающего фактора не объективно.

0

33

вот на стадии настройки экспертной системы можно действительно натворить чтото типа ручки для налаживания обратной связи.

А вот feedback действительно необходим, лучше двигайся в этом направлении.

0

34

так ктож тебе сказал,что однослойный надо юзать?
Зато трехслойный на мой взгляд тут вполне пойдет.

Я выбрал как экспертную систему трехслойный перцептрон потому,что если иметь вменяемую обратную связь,можно использовать обратное распространение ошибки для обучения.Кроме того,на мой взгляд распознание того специфического напряжения в мышцах можно свести к задаче распознавания образов.

пояснения:
обратное распространение ошибки-это алгоритм обучения нейронной сети.

0

35

Как определить количество слоёв и количество нейронов в каждом слое?
Каким образом представлять знания в экпертной системе и что в твоём понимании должна представлять из себя экспертная система?

0

36

1.обычно это вообще экспериментально подбирается.Или из той формулы для определения колличества запоминаемых образов(правда тогда надо сперва иметь экспериментальные данные).
Недавно также читал о методике с динамическим подбором числа нейронов.но пока недоразобрался.в интернетах там толком математической основы не представлено,так что ищу литературу.Не могу пока сказать,насколько это хорошая идея.

2.Для начала о том,что она должна делать.Располагать текущий уровень интенсивности щекотки на некой безразмерной сравнительной шкале(то есть там нет едениц,но можно сказать,что сейчас интенсивность ощущений выше в 2 раза,чем 5 мин назад).
Представление знаний о системе.На вход мы получаем спектр напряжения мышц.А в самой системе знания будут представлены как входный коэффициенты нейронов(ежели выберем вариант с перцептроном).

Тут мне кажется чтобы говорить предметнее,надо переходить к практике.То есть достать измерительную аппаратуру.

0

37

обычно это вообще экспериментально подбирается.Или из той формулы для определения колличества запоминаемых образов(правда тогда надо сперва иметь экспериментальные данные).
Недавно также читал о методике с динамическим подбором числа нейронов.но пока недоразобрался.в интернетах там толком математической основы не представлено,так что ищу литературу.Не могу пока сказать,насколько это хорошая идея.

Первое - нужно иметь непротиворечивые исходные данные, подчинённые нормальному закону распределения и в огромном количестве.
Второе - формула для определения количества нейронов по емкости сети (количество распознаваемых образов) работает исключительно в сетях с определённой архитектрурой (Хопфилда и Хэмминга), которые содержат один слой нейронов.
Третье - весьма сомнительно, что есть эффективные алгоритимы динамического подбора нейронов.

Для начала о том,что она должна делать.Располагать текущий уровень интенсивности щекотки на некой безразмерной сравнительной шкале(то есть там нет едениц,но можно сказать,что сейчас интенсивность ощущений выше в 2 раза,чем 5 мин назад).
Представление знаний о системе.На вход мы получаем спектр напряжения мышц.А в самой системе знания будут представлены как входный коэффициенты нейронов(ежели выберем вариант с перцептроном).


Между экспертными системами и нейронными сетями огромная разница, поэтому принципиально важно различать эти понятия. Знания, по определению, в нейронных сетях хранятся в весовых коэффициентах, в то время, как экспертная система - это система более высокого логического уровня, в которой знания представляются совершенно иным образом, в зависимости от конкретной задачи.
Кроме этого, всё придётся представлять в виде шкал и цифр, а это отдельная область знаний, требующая не меньшего внимания, чем нейронные сети.

0

38

1.ну условие с нормальным распределением является необходимым только для задачи кластеризации.Но у нас посути есть один класс и требуется только выяснить степень принадлежности к нему.
2.Неа.Там просто другая формула.Я точно ее не помню.Но там для многослойного была формула на http://neuroengine.com/ .Вроде работала.
3.тут ничего не могу сказать пока что.ибо в процессе поиска информации.
4.нейросеть-это способ реализации конкретно этой экспертной системы(да и не только экспертных систем).
предложить какойнибудь другой пока сложно.Ибо сама возможность такой системы держится на гипотезе,что распознавание физических ощущений можно свести к распознаванию образов.
5.Сразу говорю,что да,нейрон в Р слое один.Да,его достаточно,если использовать как пороговую функцию пологую сигмоиду.

0

39

неплохой механизм подбора числа нейронов-регрессивный.То есть мы тыркаем заведомо большее число нейронов,чем оно нам надо.Обучаем.
дальше проверяется,какие нейроны слабо влияют на результат и таковые удаляются.
Для нашего случая не думаю,что подойдет,так как у нас размер выборки может увеличиваться.Ищу данные по прогрессивному механизму.Там еще была какаято хрень с генетическим подбором,но оно мозгоебно и я пока не выкурил.

0

40

Могу лишь посоветовать почитать что-нибудь по математическим методам интерполяции, экстраполяции, фильтрам, динамическим фильтрам (в частности, фильтр Калмана) и базовую теорию по нейронным сетям (С. Хайкен).

0

41

экстраполяция и интерполяция здесь нах не надо.
Фильтры-надо подумать,как.

0

42

Сайт, на который ты дал ссылку, на мой взгляд, представляет собой не очень серьёзный сборник статей - винегрет обо всём и одновременно ни о чём. Например, морфологический анализ не имеет ничего общего с ИИ - такую задачу сейчас решает элементарный ворд.
Давай сойдёмся на том, что я не верю в то, что это возможно и сомневаюсь в твоих методах достижения этого.

0

43

1.я сказал,что гдето там формула для вычисления емкости многослойного перцептрона.
2.ясно.

0

44

я сказал,что гдето там формула для вычисления емкости многослойного перцептрона.

Если есть формула для решения твоей задачи, то за неё можно Нобелевскую премию получить.

0

45

А <= 2^BV
A-кол-во образов,В - количество нейронов в слое, V- количество слоев

Отредактировано fabal (2011-03-02 20:38:45)

0

46

Есть ли хоть какой-то вывод этой формулы? На каком основании считается, что она работает? Где описание опытов, если считается, что экспериментально доказана её работоспособность? Хоть какие-то математические обоснования этой формулы?

0

47

ээээ -_-
количестко эндорфинов в крови измерить?
ЗЫ если такую машину автоматизации щекотки изобретут я ж тогда вообще из дома выходить не буду -_-

0

48

ЗЫ если такую машину автоматизации щекотки изобретут я ж тогда вообще из дома выходить не буду -_-

Не легче ли живого партнера найти? :)

0

49

если такую машину автоматизации щекотки изобретут я ж тогда вообще из дома выходить не буду -_-

не изобретут :(

0

50

не изобретут :(

Ну вот зачем ты тут нас всех последней надежды лишил?? :))

0

51

ЗЫ если такую машину автоматизации щекотки изобретут я ж тогда вообще из дома выходить не буду -_-

Не легче ли живого партнера найти? :)

-_- с моей стеснительностью лучше машинку
хотя на самом деле все куда проще, вы правы

0

52

-_- с моей стеснительностью лучше машинку
хотя на самом деле все куда проще, вы правы

  С возрастом снеснительность уменьшается. Так что все у тебя еще впереди :)

0


Вы здесь » ticklinginrussia » Tickling forum » как измерить щекотку?