Здравствуйте, __Avatar__, Вы писали:

__A>Здравствуйте, Slick, Вы писали:

S>>Здравствуйте, Gaperton, Вы писали:

G>>>К сожалению, это *уже* не романтика. Множество прикладных исследований по всему миру в области нейронных сетей G>>свернуто по причине отсутствия реальной отдачи.
__A>На самом деле обстоят не так печально. Да, время повального интузиазма внедрения нейросетевых технолгий во все, что можно, прошло. Но это отнюдь не означает, что и их, нейросетей, время тоже прошло. Они заняли, точнее все еще занимают, свою нишу, в различных отраслях научной деятельности. К примеру японцы довольно сильно углубились в изучение и внедрение нейросетей. Об этом говорят их порой грандиозно-фантастические проекты.
__A>К примеру вот проект http://www.aso.ecei.tohoku.ac.jp/~shun/research-e.html реализуемый на нейросети распознавание рукописного текста.

Ну что, пофлеймим маленько
Да, к сожалению их время еще окончательно не прошло, я говорил о том что доверие инвесторов подорвано. Только вот коммерчески успешных продуктов на базе НС что-то не густо. Если знаете, приведите ссылки, пожалуйста, обсудим. На исследовательские проекты ссылаться не стоит, они всегда "почти готовы и скоро принесут всем счастье". А на фантастические проекты тем более.

G>>> Нейронные сети не работают.
G>>>Все, что можно решить при помощи нейронных сетей либо решается (и обычно гораздо лучше) классическими методами, G>>либо адекватно не решается ни нейросетями ни классикой (тогда "нейросетевики" подгоняют или фальсифицируют G>>результаты). Попробуйте повторить какой-нибудь опубликованный результат — увидите сами.
__A>Это мягко сказать "вялая" отговрка! Не все нейросетевые технологии являются такими простыми в моделировании. И
__A>реально работающие "нейроннные платы" опровергают это "заявление" о не состоятельности нейросетей.

"Нейронные платы" реально работают, т.е. реально выполняют алгоритм обучения нейронной сети (что-то кстати тоже не слыхал про бум продаж в этой области. Не могли бы вы привести ссылки на производителей?). Речь идет не о "бажности" реализации, а о качестве самого метода НС. "Вялый" аргумент, ИМХО. Не пойму, что именно он опровергает. Утверждение, что опубликованный алгоритм невозможно реализовать?

Я готов вести дискуссию. Приведите любую прикладную задачу где как вам кажется у НС есть преимущество перед классикой, и мы обсудим это преимущество. Аргументированно. Пока мне такие задачи не попадались, но может вам попадались?

G>>>... ведь она умеет ДУМАТЬ! Это же модно и современно!
__A>Общие слова, культивируемые в популярных учебниках! Нейронная сеть конечно же не думает, по крайней мере в общепринятом смысле, она, говоря простым языком, обучается действовать/реагировать в условиях одной конкретной ситуации, что делает ее довольно оптимальным механизмом для решиния унифицированных задач.

Вот, о том-то я и говорю. "по крайней мере в общепринятом смысле". А вы попробуйте говорить не "простым языком". Не надо использовать параллели с нейронами, НС это просто матмодель. Попробуйте как математик математику кратко объяснить мне что такое нейросеть, и чем же таким именно она отличается от классических методов экстраполяции, что делает ее "оптимальным механизмом для решиния унифицированных задач". Пока это мне непонятно. И из книг/статей не понятно, хоть обчитайся. Прикольно, правда? Что еще веселее, в прикладной математике нет методов для решения "унифицированных задач" вообще. Кроме нейросетей .

__A> Их сложность может колебыться от простого распознавания картинок до управления сложными объектами на производстве. К тому же обучившись, нейросеть исключительно быстро работает в сравнении с другими аналогами.

Примеры, примеры и еще раз примеры. На каком производстве, какими именно объектами, кто продает, сколько стоит.
Приведите хоть одно решение на базе НС для производства, которое продается и (!) где то работает. И чтоб было лучше или дешевле чем классическое решение (т. е. обладало реальным преимуществом кроме "модно и современно"). Съем свою шляпу.

G>>>На деле нейронная сеть это просто весьма неудачный метод экстраполяции, крайне неудобный в применении.
__A>Я говорил ранее, что не все во сферы научной деятельности можно успешно внедрить нейросети.
А вот тут-то у меня речь идет как раз не о сфере деятельности. Вы напрасно вырезали остаток абзаца, где перечисляется чем именно плох сам _метод_ НС, безотносительно сферы применения.

G>>> Добрый совет, не читайте ничего кроме описания метода backpropagation. Все остальное ничуть не лучше, но не по G>>делу сложнее.
__A>Это субъективное замечание и ничуть не отражает общего состояния дел. Если вы сталкивались с задачами, которые успешно решаются только методом обратного распространения ошибки, это еще не не означает, что все остальное можно с легкостью отбросить за ненадобностью.

Да я что, я ничего . Для себя я вообще все методы НС отбросил с легкостью Но если мне будут за это платить деньги, то займусь, почему нет. "Пахнет? Нет, не пахнет. А все-таки они из мочи!"

S>>Не думал что на самом деле положение дел именно такое.
__A>Конечно же нет!
Ну, может и вправду нет , и я сгущаю краски. Денег под это может вам кто-нибудь и даст. Но вот от надежды на быстрый прорыв и переворот в прикладных задачах я бы вас предостерег. Не было его, но "предвидится" он постоянно, что и плохо.

S>>Интересно, а все сказанное касается искусственного интеллекта в целом или только его воплащения в виде нейронных S>цепей?
Касается только НС.

Здравствуйте, globus000, Вы писали:

G>Весьма интересное мнение.
G>Хотелось бы узнать немного поподробней некоторые детали.
G>1. Действительно ли не существует такого класса задач где потребовалось бы стрить НС обучать ее и применять для решения
Мне не известен класс задач где и НС было бы серьезное преимущество. Но ведь это не значит что их нет.

С другой стороны проблема состоит в том, что нейросети часто пытаются применять для тех задач, которые вообще непонятно как решать. В надежде, что НС "умная" и способна сама "проанализаровать" закономерности. Взять к примеру, распознавание речи без предварительной настройки на голос. Эта задача пока адекватно не решается никакими методоми. Потому что просто непонятно, как ее решать. Но сколько людей пытаются прикрутить к ней нейросеть, в надежде что уж она то как-нибудь сама выкрутится.

G>2. Ваше вышеприведенное высказывание опирается на ваш личный опыт в научной области или просто вы озвучиваете некоторую точку зрения. Не хочу казаться бестактными, но имеете ли вы научную степень в этой области, наскольок глубоко вы с этим знакомы (может мы говорим с доктором физ мат наук и весь этот пост можно закончить на вашем сообщении так как оно является наиболе авторитетным).

Авторитетом давить не хочу не люблю и не буду. Только логика. Доктором наук не являюсь, но математику знаю неплохо.

Мои данные могли несколько устареть. В 1996-1998 годах я участвовал в работе семинара по данной тематике под руководством Н. Магницкого. (МГУ, ВМиК, кафедра нелинейных динамических систем).

Так что рвите в клочья!-)

Здравствуйте, Gaperton, Вы писали:

G>Здравствуйте, globus000, Вы писали:

G>>Весьма интересное мнение.
G>>Хотелось бы узнать немного поподробней некоторые детали.
G>>1. Действительно ли не существует такого класса задач где потребовалось бы стрить НС обучать ее и применять для решения
G>Мне не известен класс задач где и НС было бы серьезное преимущество. Но ведь это не значит что их нет.

G>С другой стороны проблема состоит в том, что нейросети часто пытаются применять для тех задач, которые вообще непонятно как решать. В надежде, что НС "умная" и способна сама "проанализаровать" закономерности. Взять к примеру, распознавание речи без предварительной настройки на голос. Эта задача пока адекватно не решается никакими методоми. Потому что просто непонятно, как ее решать. Но сколько людей пытаются прикрутить к ней нейросеть, в надежде что уж она то как-нибудь сама выкрутится.

Еще тогда хотел бы продолжить тему "модных" методологий. Действительно, никто не спорит, что НС и рядом не лежали с классическими методами решения задач. Но народ мочится кипятком. Действительно, НС — это звучит круто, но честно говоря я лично испытываю смешанные чувства по отношению к подобным вещам. Я просто еще слабо представляю себе потенциал НС и запостил этот топик с наивной целью врубиться, что это вообще такое и насколько применимо. А что вы думаете по поводу такой "модной" темы как генетические алгоритмы. Дело в том что я столкнулся с ними на реальной задачи ( не могу сказать что очень большой специалист в этом), но честно говоря, полученные резульаты не обрадовали — скороть низкая, чрезвычайно ресурсоемки, точность также оставляет желать лучшего. Почему в этой области такой ажиотаж? Хотелось бы узнать ваше мнение.

G>>2. Ваше вышеприведенное высказывание опирается на ваш личный опыт в научной области или просто вы озвучиваете некоторую точку зрения. Не хочу казаться бестактными, но имеете ли вы научную степень в этой области, наскольок глубоко вы с этим знакомы (может мы говорим с доктором физ мат наук и весь этот пост можно закончить на вашем сообщении так как оно является наиболе авторитетным).

G>Авторитетом давить не хочу не люблю и не буду. Только логика. Доктором наук не являюсь, но математику знаю неплохо.

G>Мои данные могли несколько устареть. В 1996-1998 годах я участвовал в работе семинара по данной тематике под руководством Н. Магницкого. (МГУ, ВМиК, кафедра нелинейных динамических систем).

G>Так что рвите в клочья!-)

Ничего личного, просто действительно было интересно.

Здравствуйте, Gaperton, Вы писали:

G>Здравствуйте, __Avatar__, Вы писали:

G>Ну что, пофлеймим маленько
Если вы так относитесь к этому, то пожалуй не стоит. Просто вы высказались необоснованно и субъективно!!!
Что-то из разряда — "мне это не нравиться и все тут"

G>Да, к сожалению их время еще окончательно не прошло, я говорил о том что доверие инвесторов подорвано. Только вот G>коммерчески успешных продуктов на базе НС что-то не густо. Если знаете, приведите ссылки, пожалуйста, обсудим. На G>исследовательские проекты ссылаться не стоит, они всегда "почти готовы и скоро принесут всем счастье". А на G>фантастические проекты тем более.
Компаний и НИИ достаточно. Вот к примеру одни из известных
http://www.basegroup.ru/deductor/description.htm — российский
http://www.neuropower.de/resrch/refs.en.html — иностранный

G>"Нейронные платы" реально работают, т.е. реально выполняют алгоритм обучения нейронной сети (что-то кстати тоже не G>слыхал про бум продаж в этой области. Не могли бы вы привести ссылки на производителей?). Речь идет не о "бажности" G>реализации, а о качестве самого метода НС. "Вялый" аргумент, ИМХО. Не пойму, что именно он опровергает. G>Утверждение, что опубликованный алгоритм невозможно реализовать?
Опять-таки вы выражаете субъективное мнение "не слыхал", попробуйте высказываться более аргументировано. Я могу вам привести и стоимости плат и производителей и многое другое, но что это решит. Если вы намеренно убеждены что нейросети это "зло", то увы ...
К тому же выражение ""Нейронные платы" реально работают, т.е. реально выполняют алгоритм обучения нейронной сети"
наводит на странные мысли?! Нейроплаты не обучаются — их "коэфициенты" уже установлены для класса решаемых задач, они могут только "настраиваться" для конкретной задачи путем подбора значений в выбранных диапазонах и то данная привелегиия не дается реальному пользователю это же не P-n-P!
Все-таки мне кажется вам стоит обратиться к соответсвующей литературе по нейрокомпьюерам и их устройству.
Что касается производителей — фирмы IBM,Siemens, Module вам достачное подтверждение "жизнестойкости" нейроплат.
Можете зайти на их страницы и оценить!

G>Я готов вести дискуссию. Приведите любую прикладную задачу, где как вам кажется у НС есть преимущество перед G>классикой, и мы обсудим это преимущество. Аргументированно. Пока мне такие задачи не попадались, но может вам G>попадались?
Каждая задача имеет множество решений, выбор которого зависит от предъявляемых требований. К примеру, задача прогнозирования может быть решена статистическими методами, аналитически ...и в нейросетевом базисе тоже. Таким образом от требований заказчика к работе готового продукта разратотчик выбирает между возможными вариантами и в каждом конкретном случае выбор может быть различен. Поэтому нельзя привести прикладную задачу и сказать вот она решается только так и не как более. Существует достаточное кол-во приложений, которые выполняют аналогичные "действия" и спроектированы(имеют различную архитектуру) по-разному.

G>Вот, о том-то я и говорю. "по крайней мере в общепринятом смысле". А вы попробуйте говорить не "простым языком". Не G>надо использовать параллели с нейронами, НС это просто матмодель. Попробуйте как математик математику кратко G>объяснить мне что такое нейросеть, и чем же таким именно она отличается от классических методов экстраполяции, что G>делает ее "оптимальным механизмом для решиния унифицированных задач". Пока это мне непонятно. И из книг/статей не G>понятно, хоть обчитайся. Прикольно, правда? Что еще веселее, в прикладной математике нет методов для G>решения "унифицированных задач" вообще. Кроме нейросетей .
Объяснить, это мне кажется не столь "короткое занятие" не стоит вести его в прямо форуме. Тем более, что вы все время возвращаетесь к численным методам, которыми я так понял вы занимаетесь. С нейросетями я занимался в областях распознования образов(изображения в частности), извлечение знчаний и частично управление объектами.

G>Примеры, примеры и еще раз примеры. На каком производстве, какими именно объектами, кто продает, сколько стоит.
G>Приведите хоть одно решение на базе НС для производства, которое продается и (!) где то работает. И чтоб было лучше или дешевле чем классическое решение (т. е. обладало реальным преимуществом кроме "модно и современно"). Съем свою шляпу.
Ну, что же приятного аппетита Я не буду долго рассказывать о преимуществах, приведу лишь компании, которые реально занимаются внедрением нейросетевых технолгогий и их решения признаны елси не лучшими, то заслуживающими уважения и довольно конкуретно способными.
http://www.fulcrum.com/index.html?cks=y
http://www.nd.com/products/
http://www.cse.unsw.edu.au/~jigsaw/ — это немного "фантастики"
http://www.neusciences.com/
http://www.neurok.ru/
http://www.crnep.ru/news.asp?ID=2252 — это ссылка на выставку, на которой "реальные" разработки.

G>Ну, может и вправду нет , и я сгущаю краски. Денег под это может вам кто-нибудь и даст. Но вот от надежды на G>быстрый прорыв и переворот в прикладных задачах я бы вас предостерег. Не было его, но "предвидится" он постоянно, G>что и плохо.
Опять-таки быстро?! Что вы быстро, не быстро — это вообще понятие относительное(это слово не для новой темы обсуждения). Конечно же, если вы заявите, что решили посвятить себя изучению новых тенденций и внедрению нейросетей, то вас скорее направят в НИИ занимающейся этой проблемой, чем выделят деньги. Если же вы достигли конкретных успехов в данной области и предоставляете свой продукт/технологию/метод/еще что-то спонсору с реальным планом по его внедрению то это другой разговор!

Да, да. Если есть что-то в математике хуже нейронных сетей, так это генетические алгоритмы. Хотя может еще и нечеткую логику сюда стоит добавить.
Дело в том, что за всеми этими модными штучками не стоит никакой сильной математической теории. А без этого невозможно ничего по нормальному сделать — ни дать оценки алгоритмам, ни оценить скорость сходимости и т.д. Можно только размахивать руками и стучать в бубен, надеясь, что изменив некоторые параметры определенным образом мы добьемся хорошего результата. Меня, как математика это просто бесит. Я не могу принимать в серьез вещи, которые по сути основаны на эксперименте.
Популярность же генетических алгоритмов на мой взгляд сродни популярности нейронных сетей — простыми методами мы якобы можем решить сложнейшие задачи, алгоритм решения которых или не известен или очень сложен. Понять, как работает такой алгоритм очень просто, но не очень то просто предсказать, как долго он будет работать и насколько адекватный получится результат. Короче, как сказал человек чуть выше, такие вещи хороши только тогда, когда нет нормального решения и остается только шаманить с помощью НС и ГА в надежде, что что-то выйдет.
Тем не менее по НС есть по крайней мере хоть какие-то достойные работы — теоретические обоснования их применимости, алгоритмы которые их обучают, аналогии с физическими процессами, а вот по ГА я ничего толкового пока не видел.

Здравствуйте, <Аноним>, Вы писали:

А>Да, да. Если есть что-то в математике хуже нейронных сетей, так это генетические алгоритмы. Хотя может еще и нечеткую логику сюда стоит добавить.
А>Дело в том, что за всеми этими модными штучками не стоит никакой сильной математической теории.

Сам не видел, но говорят, что про ГА какие-то док-ва есть, что это должно работать. Как препод сказал: "На грани мистики".

А> Популярность же генетических алгоритмов на мой взгляд сродни популярности нейронных сетей — простыми методами мы якобы можем решить сложнейшие задачи, алгоритм решения которых или не известен или очень сложен. Понять, как работает такой алгоритм очень просто, но не очень то просто предсказать, как долго он будет работать и насколько адекватный получится результат. Короче, как сказал человек чуть выше, такие вещи хороши только тогда, когда нет нормального решения и остается только шаманить с помощью НС и ГА в надежде, что что-то выйдет.
А> Тем не менее по НС есть по крайней мере хоть какие-то достойные работы — теоретические обоснования их применимости, алгоритмы которые их обучают, аналогии с физическими процессами, а вот по ГА я ничего толкового пока не видел.

Я один раз сталкивался с ГА — меня впечатлило. Но там, действительно, не ясно было как решать по-другому.

Здравствуйте, __Avatar__, Вы писали:

G>>Да, к сожалению их время еще окончательно не прошло, я говорил о том что доверие инвесторов подорвано. Только вот G>коммерчески успешных продуктов на базе НС что-то не густо. Если знаете, приведите ссылки, пожалуйста, обсудим. На G>исследовательские проекты ссылаться не стоит, они всегда "почти готовы и скоро принесут всем счастье". А на G>фантастические проекты тем более.
__A>Компаний и НИИ достаточно. Вот к примеру одни из известных
__A>http://www.basegroup.ru/deductor/description.htm — российский
Здесь нейросеть как один из модулей системы анализа данных. Добавлен очевидно до кучи: "А мы еще и вот так умеем!". Очень интересно, как вы докажете коммерческий успех технологии НС на разработке второстепенной фирмы.
__A>http://www.neuropower.de/resrch/refs.en.html — иностранный
"На исследовательские проекты ссылаться не стоит" (С)Gaperton абзацем выше.

G>>"Нейронные платы" реально работают, т.е. реально выполняют алгоритм обучения нейронной сети (что-то кстати тоже не G>слыхал про бум продаж в этой области. Не могли бы вы привести ссылки на производителей?). Речь идет не о "бажности" G>реализации, а о качестве самого метода НС. "Вялый" аргумент, ИМХО. Не пойму, что именно он опровергает. G>Утверждение, что опубликованный алгоритм невозможно реализовать?
__A>Опять-таки вы выражаете субъективное мнение "не слыхал", попробуйте высказываться более аргументировано. Я могу вам привести и стоимости плат и производителей и многое другое, но что это решит. Если вы намеренно убеждены что нейросети это "зло", то увы ...
__A>К тому же выражение ""Нейронные платы" реально работают, т.е. реально выполняют алгоритм обучения нейронной сети"
__A>наводит на странные мысли?! Нейроплаты не обучаются — их "коэфициенты" уже установлены для класса решаемых задач, они могут только "настраиваться" для конкретной задачи путем подбора значений в выбранных диапазонах и то данная привелегиия не дается реальному пользователю это же не P-n-P!
__A>Все-таки мне кажется вам стоит обратиться к соответсвующей литературе по нейрокомпьюерам и их устройству.
__A>Что касается производителей — фирмы IBM,Siemens, Module вам достачное подтверждение "жизнестойкости" нейроплат.
__A>Можете зайти на их страницы и оценить!
Не надо уводить тему непойми куда. Факт наличия или отсутствия ваших плат совершенно не имеет никакого отношения к качеству самого метода НС. А я писал о нем, и не хочу обсуждать эти платы. Но если вы приведете ссылку на страничку продукта IBM, так, просто мне для общего развития, то я буду вам очень благодарен. А то найти не могу, а интересно

G>>Я готов вести дискуссию. Приведите любую прикладную задачу, где как вам кажется у НС есть преимущество перед G>классикой, и мы обсудим это преимущество. Аргументированно. Пока мне такие задачи не попадались, но может вам G>попадались?
__A>Каждая задача имеет множество решений, выбор которого зависит от предъявляемых требований. К примеру, задача прогнозирования может быть решена статистическими методами, аналитически ...и в нейросетевом базисе тоже. Таким образом от требований заказчика к работе готового продукта разратотчик выбирает между возможными вариантами и в каждом конкретном случае выбор может быть различен. Поэтому нельзя привести прикладную задачу и сказать вот она решается только так и не как более. Существует достаточное кол-во приложений, которые выполняют аналогичные "действия" и спроектированы(имеют различную архитектуру) по-разному.

Спасибо что вы напомнили мне про то, что задачи имеют множество возможных решений. Также очень свежа мысль о том, что конкретный метод должен подбираться в соответствии с требованиями заказчика . Я повторю вопрос. Приведите любую прикладную задачу, где как вам кажется у НС есть преимущество перед классикой. В контексте конкретных требований заказчика, их тоже приведите. Я то думал, что они являются частью прикладной задачи, но хозяин барин. Все для вас.

G>>Примеры, примеры и еще раз примеры. На каком производстве, какими именно объектами, кто продает, сколько стоит.
G>>Приведите хоть одно решение на базе НС для производства, которое продается и (!) где то работает. И чтоб было лучше или дешевле чем классическое решение (т. е. обладало реальным преимуществом кроме "модно и современно"). Съем свою шляпу.
__A>Ну, что же приятного аппетита Я не буду долго рассказывать о преимуществах, приведу лишь компании, которые реально занимаются внедрением нейросетевых технолгогий и их решения признаны елси не лучшими, то заслуживающими уважения и довольно конкуретно способными.

Ну если вы не будете рассказывать о преимуществах, то и я повременю есть шляпу
А теперь разберемся со ссылками. Разнообразные симуляторы нейросетей это конечно здорово. Но это к сожалению не прикладной продукт. Это инструментарий для его создания. Где там у нас нейросети типа особенно сильны? Распознавание речи? Распознавание текста? Ну и где у нас лидирующие на рынке всем известные нейросетевые продукты распознавания речи и текста? Может быть, Fine Reader? Или CuneForm? Может быть софт от Microsoft по распознаванию текста (поставляется с PocketPC) основан на нейросетях? Нет? В IBM исследования по распознаванию текста почему-то ведутся на базисе марковских автоматов. Ну а где же НС продукты-то?

__A>http://www.fulcrum.com/index.html?cks=y
Не понимаю, где там искать нейросети. Ничего похожего не вижу. А хотелось бы, т. к. Fulcrum единственная серьезная фирма в вашем списке.

__A>http://www.nd.com/products/
Симулятор. +система торговли на бирже. Не работает. У нас этим занимались. Неплохо обучается на истории затем начинает внезапно сливать. Здесь тот самый случай когда задача не решается ни классикой, ни нейросетями. Трейдером надо быть, а не нейросетью с сотней нейронов.

__A>http://www.cse.unsw.edu.au/~jigsaw/ — это немного "фантастики"
Ни слова про нейросети на всем сайте. Пишут что-то про совершенно уникальную и особенную патентованную разработку в стиле "enlarge your penis".

__A>http://www.neusciences.com/
Java фреймворк для создания нейросетей. Не прикладной продукт.

__A>http://www.neurok.ru/
Это интереснее. Прикладной пакет для анализа данных. НС вычисления входят туда как один из модулей. Это интересно, но скорее всего геморройно в использовании и хреново работает. Можно было бы проверить, но я устал уже. Всегда одно и тоже. Да и не бывает чудес-то.

__A>http://www.crnep.ru/news.asp?ID=2252 — это ссылка на выставку, на которой "реальные" разработки.
Это выставка посвящена цифровой обработке сигналов. Есть раздел про Нейрокомпьютерную Обработку. Ну и что? Где сами-то разработки? К слову, все задачи ЦОС превосходно решаются классикой.

Короче, шляпу есть не вижу повода. Обыкновенный рекламный бред в духе "нейросеть умеет думать, поэтому она круче".

G>>Ну, может и вправду нет , и я сгущаю краски. Денег под это может вам кто-нибудь и даст. Но вот от надежды на G>быстрый прорыв и переворот в прикладных задачах я бы вас предостерег. Не было его, но "предвидится" он постоянно, G>что и плохо.
__A>Опять-таки быстро?! Что вы быстро, не быстро — это вообще понятие относительное(это слово не для новой темы обсуждения). Конечно же, если вы заявите, что решили посвятить себя изучению новых тенденций и внедрению нейросетей, то вас скорее направят в НИИ занимающейся этой проблемой, чем выделят деньги. Если же вы достигли конкретных успехов в данной области и предоставляете свой продукт/технологию/метод/еще что-то спонсору с реальным планом по его внедрению то это другой разговор!

Да, быстро! У нас жесткая конкуренция в IT, вообще-то, и продукт надо выпускать быстро. Если НС такой замечательный метод, то я не понимаю почему (и ради чего) мне надо проводить лучшие годы своей жизни в попытках его применить. Почему-то ничего подобного с классическими методами не происходит — бери, пользуйся, работает. И не надо переводиться ни в какой в НИИ чтобы просто ВОСПОЛЬЗОВАТЬСЯ существующей теорией. А если классика не работает, так это обычно можно понять из описания метода. С нейросетями это почему-то всегда сюрприз.

А что до реальных продуктов, так инвесторы уже тоже не все дураки стали. Соображают кое что. Они мудреных слов не понимают, зато догадываются что если 5 проектов с практическим применением НС пришлось закрыть, то 6 тоже будет закрыт с нулевым результатом потому что выбьется из бюджета как и все предыдущие.

Здравствуйте, Аноним, Вы писали:

А>Да, да. Если есть что-то в математике хуже нейронных сетей, так это генетические алгоритмы. Хотя может еще и нечеткую логику сюда стоит добавить.
А>Дело в том, что за всеми этими модными штучками не стоит никакой сильной математической теории. А без этого невозможно ничего по нормальному сделать — ни дать оценки алгоритмам, ни оценить скорость сходимости и т.д. Можно только размахивать руками и стучать в бубен, надеясь, что изменив некоторые параметры определенным образом мы добьемся хорошего результата. Меня, как математика это просто бесит. Я не могу принимать в серьез вещи, которые по сути основаны на эксперименте.
А> Популярность же генетических алгоритмов на мой взгляд сродни популярности нейронных сетей — простыми методами мы якобы можем решить сложнейшие задачи, алгоритм решения которых или не известен или очень сложен. Понять, как работает такой алгоритм очень просто, но не очень то просто предсказать, как долго он будет работать и насколько адекватный получится результат. Короче, как сказал человек чуть выше, такие вещи хороши только тогда, когда нет нормального решения и остается только шаманить с помощью НС и ГА в надежде, что что-то выйдет.
А> Тем не менее по НС есть по крайней мере хоть какие-то достойные работы — теоретические обоснования их применимости, алгоритмы которые их обучают, аналогии с физическими процессами, а вот по ГА я ничего толкового пока не видел.

Вот и меня заинтересовал этот вопрос. Если нельзя доказать, что алгортим сойдется, на кой ляд его тулят везде. С НС все понятно — просто ИИ — это круто и привлекательно, это романтика. Но в ГА этой романтики нету. Так откуда такая популярность. И реально, молжет ьыть кто-нибудь знает реальные примеры, когда нужно использовать ГА.

Здравствуйте, Аноним, Вы писали:

А>Да, да. Если есть что-то в математике хуже нейронных сетей, так это генетические алгоритмы. Хотя может еще и нечеткую логику сюда стоит добавить.
А>Дело в том, что за всеми этими модными штучками не стоит никакой сильной математической теории. А без этого невозможно ничего по нормальному сделать — ни дать оценки алгоритмам, ни оценить скорость сходимости и т.д. Можно только размахивать руками и стучать в бубен, надеясь, что изменив некоторые параметры определенным образом мы добьемся хорошего результата. Меня, как математика это просто бесит. Я не могу принимать в серьез вещи, которые по сути основаны на эксперименте.

Бесит, говорите? А можно и посмеятся . Мне вот, к примеру, пришла в голову гениальная идея! А что если применить генетику для обучения нейросети? Это же получится, блин, что крутость нейросетей будет таки умножена на немеряную крутизну генетических алгоритмов! Ультра-турбо-сега-мега-драйв, все инвесторы наши! Назовем результат в честь скромного изобретателя (меня): многослойный Гапертрон.

А что? Вот вам правдоподобное объяснение. Нейросети "обучаются" минимизацией функции ошибки методом сопряженного градиента. Этот метод во первых, склонен застревать в локальных минимумах, во вторых очень медленно работает из-за ступенчатого характера функции ошибки (маленький модуль градиента на плоских участках приводит к "пробуксовке"). Ну и в конце концов, требуется дифференцируемость персептрона, из-за чего мы вынуждены применять гладкие финкции в персептронах вместо ступеньки (что делает персептрон менее "персептронистым"), да и расчет самой производной отнимает немало времени.

Если мы применим ГА, то убьем всех зайцев сразу. Дифференцируемость не требуется, ну и типа ГА то будет всяко быстрее "сопряженного градиента". Ведь ГА
1) Модный и современный
2) Не завязан на градиент, а посему не подвержен пробуксовкам.
3) Не застревает в локальных минимумах (ну он, типа, имеет шанс оттуда выбраться, для этого есть "мутации" и "скрещивание").
4) Ну что они там еще обычто говорят? Ах да, ну ГА же типа это ну совсем как естественный отбор в природе, а посему просто стопудово должно сработать ("Гоги, докажи теорему!" — "Мамой клянусь!" .

Вроде здорово должно получится . Вроде как раз та самая ситуация, когда непонятно как решать. Но что-то подсказывает мне, что работать не будет. Совсем. Как раз из-за того, что качество одного умножится на качество другого. Have fun, господа математики!

Здравствуйте, Gaperton, Вы писали:

.

G>Бесит, говорите? А можно и посмеятся . Мне вот, к примеру, пришла в голову гениальная идея! А что если применить генетику для обучения нейросети? Это же получится, блин, что крутость нейросетей будет таки умножена на немеряную крутизну генетических алгоритмов! Ультра-турбо-сега-мега-драйв, все инвесторы наши! Назовем результат в честь скромного изобретателя (меня): многослойный Гапертрон.

Ага, я готов поддержать. Идея красивая есть, теперь надо бабок пробить. Снимем пару комнатушек в зачуханном НИИ, оденемся в блатные костюмы, для пущей распонтовки посадим в секретарши девочку-стерву, и будем всяким лохам толкать системы управления их бизнесом. Можно еще заняться отстрелом конкурентов.

Здравствуйте, Gaperton, Вы писали:

__A>>http://www.basegroup.ru/deductor/description.htm — российский
G>Здесь нейросеть как один из модулей системы анализа данных. Добавлен очевидно до кучи: "А мы еще и вот так умеем!". G>Очень интересно, как вы докажете коммерческий успех технологии НС на разработке второстепенной фирмы.
Все вам не угодишь ...если вы так уперлись, как упоминал ранее, что Нейросеть это зло, так вас ничем не здвинуть с этого "места". Для вас и фирма воторостепенная, и НС тоько часть проекта, и еще докажите убедите. Конечно, ничто не нужно воспринимать на веру — все необходимо проверить, но ...
То, что НС используеться как часть структуры еще не означает ее второстепенность.С таким же успехом можно сказать, что и остальные составляющие проекта являются "Добавлены очевидно до кучи"...но это же абсурд!
И если фирма не размером с MS, это еще не знчаит что она второстепенная!

G>Не надо уводить тему непойми куда. Факт наличия или отсутствия ваших плат совершенно не имеет никакого отношения к G>качеству самого метода НС. А я писал о нем, и не хочу обсуждать эти платы. Но если вы приведете ссылку на страничку G>продукта IBM, так, просто мне для общего развития, то я буду вам очень благодарен. А то найти не могу, а интересно
Платы скажем не мои Факт их наличия вам тоже ничего не говорит об эффективности нейросетевого подхода?!
Между словом приведу вам статью из журнала "Профиль" http://www.profil.orc.ru/archive/n335/text6.html, хотя вы верно опять скажете о ее несостоятетельнсоти и пафосности ...
Кстати про IBM — вот http://www.simpl.co.nz/News/Newsletter/Simplicity.aspx на данной странице описана технология ZISC,разработанная совместно с IBM, на базе которой создана серия нейрочипов начиная с ZISC036. В дальнейшем эта технология развивалась отдельно преимущественно для нейрокомпьютеров(можете посмотреть статьи по ее внедрения в Internete).
А вот партнер IBM, компания, которая использует нейросетевой подход. Можете оценить ее партнеров http://www.simpl.co.nz/About/Partners/BusPartners.aspx и "значимость в ваших глазах".


G>Спасибо что вы напомнили мне про то, что задачи имеют множество возможных решений. Также очень свежа мысль о том, G>что конкретный метод должен подбираться в соответствии с требованиями заказчика . Я повторю вопрос. Приведите G>любую прикладную задачу, где как вам кажется у НС есть преимущество перед классикой. В контексте конкретных G>требований заказчика, их тоже приведите. Я то думал, что они являются частью прикладной задачи, но хозяин барин. G>Все для вас.
Повторюсь,знаете вы все видите, через свою призму. Я указывал вам несколько проектов и соответственно задач!
Ну раз вам нужно намеренно указать пример, на который вы "наброситесь" ) дабы доказать обратное, то прошу.
Вам нужна архитектура нейросети ее параметры или сам проект?
Насчет проекта вот один из его последних реализаций http://www.aso.ecei.tohoku.ac.jp/~shun/research-e.html.
Материалы расположены в хронологическом порядке.Здесь, касательно распознавание рукописного текста(подверженного различного рода искажениям). Насчет прикладного характера данного проекта, то об этом можно судить по предоставленым результатам(они не фальсифицированы ) — это не лаборатрные опыты. И не торопитесь делать скоропалительных выводов, рассмотрите сам метод, вас как математика должна заинтересовать мат.часть.
Надеюсь, английский вариант не явится преградой в понимании (ничего оскорбительно, просто на руском очень мало свежей информации)!

G>Ну если вы не будете рассказывать о преимуществах, то и я повременю есть шляпу
G>А теперь разберемся со ссылками. Разнообразные симуляторы нейросетей это конечно здорово. Но это к сожалению не G>прикладной продукт. Это инструментарий для его создания. Где там у нас нейросети типа особенно сильны? G>Распознавание речи? Распознавание текста? Ну и где у нас лидирующие на рынке всем известные нейросетевые продукты G>распознавания речи и текста? Может быть, Fine Reader? Или CuneForm? Может быть софт от Microsoft по распознаванию G>текста (поставляется с PocketPC) основан на нейросетях? Нет? В IBM исследования по распознаванию текста почему-то G>ведутся на базисе марковских автоматов. Ну а где же НС продукты-то?
Напрасно вы так скептически настроены насчет "гигантов" IT-технолгий. Их dev-отделения работают в направлении НС-технолгий. Вам как всегда нужны доказательсва?! Ранее приведенная статья затрагивает этот аспект, но для большей убедительности можете почитать новости за полседние годы/месяцы. Там вы безусловно найдете упомянутую информацию!

__A>>http://www.fulcrum.com/index.html?cks=y
G>Не понимаю, где там искать нейросети. Ничего похожего не вижу. А хотелось бы, т. к. Fulcrum единственная серьезная G>фирма в вашем списке.
Извиняюсь, это российские партнеры Fulcrum использвовали нейросеть для своих целей.http://www.bytemag.ru/Article.asp?ID=719 — если интересно(там не так много, но так к слову).

__A>>http://www.nd.com/products/
G>Симулятор. +система торговли на бирже. Не работает. У нас этим занимались. Неплохо обучается на истории затем G>начинает внезапно сливать. Здесь тот самый случай когда задача не решается ни классикой, ни нейросетями. Трейдером G>надо быть, а не нейросетью с сотней нейронов.
Действительно, не докажешь — вы просили продукты. Вот они — теперь начинаете говорить, что это не те продукты, которые ожидали!?

__A>>http://www.cse.unsw.edu.au/~jigsaw/ — это немного "фантастики"
G>Ни слова про нейросети на всем сайте. Пишут что-то про совершенно уникальную и особенную патентованную разработку в стиле "enlarge your penis".
Знаете, ну вы просто мастер выискивать недостатки!Смотрели бы на достоинства — технолгия основана на нейросетевом подходе!

__A>>http://www.neusciences.com/
G>Java фреймворк для создания нейросетей. Не прикладной продукт.
Все вам не так..ладно не прикладной согласен.

__A>>http://www.neurok.ru/
G>Это интереснее. Прикладной пакет для анализа данных. НС вычисления входят туда как один из модулей. Это интересно, G>но скорее всего геморройно в использовании и хреново работает. Можно было бы проверить, но я устал уже. Всегда одно G>и тоже. Да и не бывает чудес-то.
Опять двадцать пять "скорее всего" — вы настойчиво-уперто не признаете то что есть! А когда приводят примеры, которые дйествительно работают/используются, то отмахиваясь говорите "скорее всего не работает ...чудес не бывает ...мне лень было проверять" — это конечно серьезные аргументы, я не спорю . Но мне кажется подобные ваши действия можно расценить как не желание принять другую точку — даже если она верна! Поступиться своей, упорно цеплясь за всевозможные отговорки!

__A>>http://www.crnep.ru/news.asp?ID=2252 — это ссылка на выставку, на которой "реальные" разработки.
G>Это выставка посвящена цифровой обработке сигналов. Есть раздел про Нейрокомпьютерную Обработку. Ну и что? Где сами-G>то разработки? К слову, все задачи ЦОС превосходно решаются классикой.
Ну извините, что не смог съездить на выставку . Но посудите сами: если по-вашему все решается успешно и превосходно, а НС уже просто дань моде в течение последних лет...так зачемже утсравивать Междунарадные выставки и включать в них подобную секцию?! Если вы хоттите узреть экспонаты выставки — почему бы вам не обратится в ОргКомитет.


G>Да, быстро! У нас жесткая конкуренция в IT, вообще-то, и продукт надо выпускать быстро. Если НС такой замечательный G>метод, то я не понимаю почему (и ради чего) мне надо проводить лучшие годы своей жизни в попытках его применить.
Вам конечно не надо! И никто вас не заставляет их проводить, но только потому что вы не хотите его,метод, использовать
это не значит что он не нужен. Вы, кстати в жизни используете не так много вещей, но это отнюдь не означет их не нужность — просто вы привыкли без них обходиться, так что же!
G>Почему-то ничего подобного с классическими методами не происходит — бери, пользуйся, работает.
Когда эти методы появились, то мало кто из современников мог назвать их классическими, и еще меньше людей могли "взять и пользоваться" ими — поскольку в свое время прекрасно обходились "тогдашними" классическими методами!
G>И не надо переводиться ни в какой в НИИ чтобы просто ВОСПОЛЬЗОВАТЬСЯ существующей теорией. А если классика не G>работает, так это обычно можно понять из описания метода. С нейросетями это почему-то всегда сюрприз.
Извините, конечно, но аргумент "обычно можно понять" как-то странно звучит!? Может быть вы действительно не понимаете принципа работы нейросетей и отсюда весь этот спор? Тогда давайте уж разберем метод который вам не ясен, чем пространно ругать все нейросети и все что с ними связано! Я безусловно не так силен математике как вы(это не сарказм — ваши примеры об аппроксимации говорят, что вы занимаетесь не поверхностно), но все-таки ...

G>А что до реальных продуктов, так инвесторы уже тоже не все дураки стали. Соображают кое что. Они мудреных слов не G>понимают, зато догадываются что если 5 проектов с практическим применением НС пришлось закрыть, то 6 тоже будет G>закрыт с нулевым результатом потому что выбьется из бюджета как и все предыдущие.
Просто без комментариев! Если вы приведете четкое тех.задание, то вопросов и подозрений возникнуть не может. И при чем тут остальные 5 проектов вы же не собираетесь в 6-й раз делать тоже самое!?

Здравствуйте, Gaperton, Вы писали:

Интересен Ваш комментарий вот по этому ресурсу.

Обратите внимание на продукт Alyuda Forecaster XL 2.0

Здравствуйте, Slick, Вы писали:

S>Здравствуйте, Gaperton, Вы писали:

S>Интересен Ваш комментарий вот по этому ресурсу.

S>Обратите внимание на продукт Alyuda Forecaster XL 2.0

Собственно ресурс: http://www.alyuda.com.

Здравствуйте, Slick, Вы писали:

S>Здравствуйте, Slick, Вы писали:

S>>Здравствуйте, Gaperton, Вы писали:

S>>Интересен Ваш комментарий вот по этому ресурсу.

S>>Обратите внимание на продукт Alyuda Forecaster XL 2.0

S>Собственно ресурс: http://www.alyuda.com.

Мужуки, а вялые какие-то у вас ссылочки...
Zdnet:
Alyuda Forecaster XL 2.0
Date added: May 29, 2003
Downloads: 25

Download.com:
Alyuda Forecaster 1.2
Date added: February 7, 2003
Downloads: 644

Здравствуйте, Аноним, Вы писали:

А>Мужуки, а вялые какие-то у вас ссылочки...
А>Zdnet:
А>Alyuda Forecaster XL 2.0
А>Date added: May 29, 2003
А>Downloads: 25

А>Download.com:
А>Alyuda Forecaster 1.2
А>Date added: February 7, 2003
А>Downloads: 644

Аргументы?

Здравствуйте, Аноним, Вы писали:

А>Мужуки, а вялые какие-то у вас ссылочки...
А>Zdnet:
А>Alyuda Forecaster XL 2.0
А>Date added: May 29, 2003
А>Downloads: 25

А>Download.com:
А>Alyuda Forecaster 1.2
А>Date added: February 7, 2003
А>Downloads: 644

Результаты статистики можно "крутить" как угодно в свою пользу.
Вот к примеру, данные по скринсейверу
на Zdnet:
Jennifer Lopez by Screensavers
Downloads: 114,491.

Его скачивали гораздо больше, чем к примеру The Bat!(~44K) Ну и что?
От этого The Bat! можно назвать непопулярной программой или как?!

Хе, хе. Не вы первый. ГА в отношении НС уже пытались применять, правда может не совсем так, как ты написал, но не суть. Особой шумихи я по этому поводу не видел, правда. Видимо, затраты не окупают результат. Методы обучения НС не так уж и плохи, разработаны довольно быстрые алгоритмы позволяющие корректировать шаг по мере обучения и избегать мелких ямок и т.п. К сожалению, они все равно эвристические и не гарантируют результата.

Здравствуйте, __Avatar__, Вы писали:

__A>Здравствуйте, Аноним, Вы писали:

А>>Мужуки, а вялые какие-то у вас ссылочки...
А>>Zdnet:
А>>Alyuda Forecaster XL 2.0
А>>Date added: May 29, 2003
А>>Downloads: 25

А>>Download.com:
А>>Alyuda Forecaster 1.2
А>>Date added: February 7, 2003
А>>Downloads: 644

__A>Результаты статистики можно "крутить" как угодно в свою пользу.
__A>Вот к примеру, данные по скринсейверу
__A>на Zdnet:
__A>Jennifer Lopez by Screensavers
__A>Downloads: 114,491.

__A>Его скачивали гораздо больше, чем к примеру The Bat!(~44K) Ну и что?
__A>От этого The Bat! можно назвать непопулярной программой или как?!


Еще раз, для тех кто идет за пивом С такими цифирями, абсолютными, ненакрученными, независимо от рейтинга Jennifer Lopez by Screensavers и The Bat!, даже не озадачиваясь вопросом, почему вдруг первый накручен, а второй должен быть более популярен, разработчики Alyuda Forecaster XL 2.0 не зарабатывают себе на хлеб.

О, а ты заводной

А>Еще раз, для тех кто идет за пивом С такими цифирями, абсолютными, ненакрученными, независимо от рейтинга А>Jennifer Lopez by Screensavers и The Bat!, даже не озадачиваясь вопросом, почему вдруг первый накручен, а второй А>должен быть более популярен, разработчики Alyuda Forecaster XL 2.0 не зарабатывают себе на хлеб.

Для тех, кто только собирается за пивом! Пример я к тому привел, что по кол-ву скачиваний можно сделать самые разные выводы — при чем противоречивые!!
А то, что разработчики зарабатывают себе на хлеб можно лишь судить о кол-ве продаж за конкретный период,затратах на разработку, сроках разработки! У вас есть такие цифры?

Здравствуйте, __Avatar__, Вы писали:

А>>Еще раз, для тех кто идет за пивом С такими цифирями, абсолютными, ненакрученными, независимо от рейтинга А>Jennifer Lopez by Screensavers и The Bat!, даже не озадачиваясь вопросом, почему вдруг первый накручен, а второй А>должен быть более популярен, разработчики Alyuda Forecaster XL 2.0 не зарабатывают себе на хлеб.

__A>Для тех, кто только собирается за пивом! Пример я к тому привел, что по кол-ву скачиваний можно сделать самые разные выводы — при чем противоречивые!!
__A>А то, что разработчики зарабатывают себе на хлеб можно лишь судить о кол-ве продаж за конкретный период,затратах на разработку, сроках разработки! У вас есть такие цифры?

Да ё не надо таких цифр и нет их ни у кого. Один программер, неделя разработки, затраты на софт, железо и пиво Будет xyz сосать конкретно. Нет у них продаж. Ваще нет