Форум программистов, компьютерный форум, киберфорум
Наши страницы
Искусственный интеллект
Войти
Регистрация
Восстановить пароль
 
Энтомолог
Нарушитель
103 / 174 / 44
Регистрация: 25.04.2012
Сообщений: 2,604
Записей в блоге: 5
1

Для чего можно использовать нейронные сети в любой программе?

10.12.2017, 22:56. Просмотров 274. Ответов 5
Метки нет (Все метки)

Добрый вечер!
Назрел вот такой вопрос. Будьте добры, ответьте развёрнуто.
Заранее благодарен за все ответы.
0
Similar
Эксперт
41792 / 34177 / 6122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 57,940
10.12.2017, 22:56
Ответы с готовыми решениями:

Нейронные сети: с чего начинать?
Я поставил перед собой цель(возможно довольно сложную) и у меня есть некоторые вопросы по этой...

С чего начинать писать нейронные сети?
Здравствуйте, форумчане, есть интересная и забавная задача: Нужно подхватывать реальные фото котов,...

Нейронные сети. Ошибка в программе
Всем привет! Подскажите, не могу разобраться в коде программы распознавания. Ошибка №1 ...

Искусственные нейронные сети, вопросы по программе
Доброго времени суток, взял готовую программу по нейронным сетям, а ответить на некоторые вопросы...

Нейронные сети. Ошибка при обработке изоброжения для транировки сети
Здравствуйте, Работа над нейросетью в срде матлаб. На моменте с работой базой данных изображений...

5
Mikhaylo
197 / 202 / 28
Регистрация: 20.09.2014
Сообщений: 1,454
11.12.2017, 05:22 2
Ваша программа - это есть функция, которая имеет выходы на внешнюю и, как правило, неопределённую среду. Внешняя среда у каждой программы разнообразна, у некоторых сама среда или неопределённость, связанная с внешней средой, может вообще отсутствовать. Часто в этой среде находится человек или несколько людей, например, у программы Microsoft Word есть пользователь, который пользуется этой программой.
Для машинного обучения (это как обобщение нейронных сетей) интересны только случаи неопределённой внешней среды. Только в этом случае нейронные сети могут чему-то полезному обучиться. Если неопределённости мало, то и эффект будет невелик.
Обычная программа с неопределённостями работает как? Она перекладывает все эти вопросы на человека-оператора или на человека-пользователя. Человек сам изучает неопределённости и предпринимает какие-либо действия. Например, программа Word не может знать, когда нужно перейти в двухоконный режим с разделителем, когда из одного окна можно копировать текст в другое окно. Пользователь сам решает, когда активировать или деактивировать этот режим.
Перекладывать неопределённости на человека невозможно постоянно, иначе у него возникнет перегрузка. В этом случае проблема никак не решается, функционал просто-напросто не реализуется. Это становится сдерживающим фактором развития программы.
Нейронные сети и другие методы машинного обучения заменяют человека в этих вопросах и позволяют облегчить управление программой, а также получить новый функционал, который ранее не удавалось реализовать из-за сложности для человека-пользователя. Например, в банковском деле нужно интеллектуально обрабатывать десятки показателей каждого из потенциальных клиентов банка, чтобы за несколько часов принять решение, выдавать или не выдавать им кредит.

Ещё методы машинного обучения называют software 2.0 (программирование 2.0). Они способны частично заменить программиста. Программист не знает, как написать программу, он просто формулирует задачу, применяет machine learning и программа как бы сама появляется.
1
NO_
65 / 26 / 6
Регистрация: 29.10.2016
Сообщений: 192
12.12.2017, 15:51 3
В любой нельзя. Для многих задач есть оптимальный алгоритм и ничего интеллектуального уже не нужно. То есть вопрос как применить ум в любой работе. Есть же работы типа бери больше кидай дальше, там работать нужно, а не думать.
А с другой стороны сейчас в процессоре делают предсказание переходов на перцептрончике, то есть нейросеть уже работает в любой программе даже если программист об этом не знает.

Ещё есть мемоизация, это технология между обычными хорошо детерминированными алгоритмами и нейросетями. Просто запоминаем на какой вход функция выдавала какой результат и в следующий раз выдаем его по памяти, без запуска функции. Нейросеть просто добавляет интерполяцию и годится только в довольно странных программах, где и вариантов значений не много и точность не требуется, но вычисления при этом почему-то с плавающей точкой.
1
Shamil1
Модератор
2281 / 1576 / 354
Регистрация: 26.03.2015
Сообщений: 5,716
13.12.2017, 10:16 4
Цитата Сообщение от NO_ Посмотреть сообщение
но вычисления при этом почему-то с плавающей точкой
Не понятно, причём здесь вычисления с плавающей точкой.
0
Mikhaylo
13.12.2017, 16:22
  #5

Не по теме:

Вычисления могут быть не с плавающей точкой, но результат на выходе - да. И данные на входе тоже. А так я с тобой согласен, зачем нужна точность, если результат все равно приближённый.

0
NO_
65 / 26 / 6
Регистрация: 29.10.2016
Сообщений: 192
14.12.2017, 04:16 6
Цитата Сообщение от Shamil1 Посмотреть сообщение
Не понятно, причём здесь вычисления с плавающей точкой.
правильно, что не понятно
0
14.12.2017, 04:16
MoreAnswers
Эксперт
37091 / 29110 / 5898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 43,301
14.12.2017, 04:16

Объяснить (с примерами) для чего нужен RTTI, как и когда его можно и нужно использовать
доброго времени суток. вопрос такой как я понял RTTI это свойсвто языка С++ которое было...

Нейронные сети для c#
Здравствуйте, возникла задача в использовании нейронных сетей в C#. А именно: При определенных...

IP-адрес какого стандартного класса сети можно использовать для расчета маски подсети?
Помогите решить задачу! дано: 1) число подсетей 1000 2) максимально возможное число узлов в...


Искать еще темы с ответами

Или воспользуйтесь поиском по форуму:
6
Ответ Создать тему
Опции темы

КиберФорум - форум программистов, компьютерный форум, программирование
Powered by vBulletin® Version 3.8.9
Copyright ©2000 - 2019, vBulletin Solutions, Inc.
Рейтинг@Mail.ru