Prognoza MM z sieci neuronowej

Przewiń wpisy ↓	Prognoza MM z sieci neuronowej
2012-01-24 (09:24) slawek001 Data rejestracji: 2005-02-24 Ilość postów: 6116	wpis nr 490 565 [ CZCIONKA MONOSPACE ] witam Gdybym się na tym znał to wpierw sprawdził bym czy sieć umie liczyć tak jak ja chce wylosowane liczby losowania zliczył bym w sumę liczb i niech sieć uczy się jaka suma to jakie liczby w niej są ..... i wykonał sprawdzenie czego ta sieć się nauczyła dodał dwie sumy liczb i jak sieć taka mądrala to niech poda jakie w tej sumie liczby są bez powtórek ..... tak można sprawdzić czy sieć daje sobie radę z logiką przecież liczydło i tak nie myśli wesołego dnia
2012-01-24 (17:29) Kurka Data rejestracji: 2009-01-23 Ilość postów: 2551	wpis nr 490 699 [ CZCIONKA MONOSPACE ] I niestety Sławek , ale gdybyś nawet wiedział , umiał , znał się na tym to i tak nic by ci to nie pomogło z podejściem jakie chciałbyś zastosować. Sumowanie kulek można porównać do kompresji danych : mamy 10 bitów i liczba 5 w zapisie binarnym = 0000000101 inna liczba (kulka) w binarnym to 000010010 , itd . SUMA tych liczb (20 kulek) w binarnym również zajmie 10 bitów np : 0010011110 jak z tego wywnioskować które 20 kulek składa się na tą liczbę ??? Po takiej kompresji nie da się zdekompresować - odtworzyć danych wejściowych. Przykład inny : z kina wychodzi 20 osób i wiemy że SUMA wzrostu tych osób = 30 metrów. kto był w kinie??? Osoby o średnim wzroście = 150 , ale wiemy że nie ma dwóch identycznych osób i każda ma mieć inny wzrost więc wywnioskujemy że osoby od 140 do160 cm . A przecież mógł być siatkarz z narzeczoną , grupka dzieciaków , i kilku kowalskich (przeciętnych) , a może była drużyna siatkarzy z dziećmi z przedszkola lub też mogła być młodzież z liceum . Wszystkie te grupy mają średnią 150cm a razem SUME=30m Tak postawionego problemy nie da się rozwiązać, nie tylko sieci go nie rozwiążą , ale nic go nie jest w stanie rozwiązać , jest rozmycie danych a żąda się by wyniki były dyskretne. Odwrotnie , dane mamy dyskretne , ale możemy uzyskać wyniki rozmyte - i to mogą zrobić sieci , czy inne algorytmy. O ile wagi w mają uzasadnienie istnienia w takim sensie jaka jest obecna ich konstrukcja na wejściu (neuron wejściowy) to dalej w sieci nie powinno być już wag o takiej konstrukcji. W naturalnym systemie nerwowym nie występują . Istota WAGI na wejściu : mamy sieć która posiada dwa wejścia , jedno nazwiemy pies , drugie człowiek. Dalsza część sieci nie jest ważna . Na dwóch wyjściach (pies i człowiek) mamy sygnał informujący o wykryciu zapachu. Na wejście podajemy sygnał (moc zapachu) i obserwujemy co jest na wyjściu. Z badań wiemy kiedy pies reaguje na zapach (moc zapachu) a kiedy człowiek. Ustawiamy wagi wejściowe tak by podawany sygnał generował prawidłowy sygnał wyjściowy i jak można się spodziewać waga dla człowieka musi być inna niż dla psa . Pies wykryje zapach o mocy 10 a człowiek dopiero gdy moc zapachu będzie duża np 150. WAGA na wejściu faktycznie reprezentuje organ (receptor) który jest po za siecią neuronową , z którego docieraja dane. Pies ma dużą ilość receptorów więc słaby zapach jest przekazany przez wiele receptorów a u człowieka tylko przez kilka . W dalszej części czyli już w sieci neuronów nie ma wag. Jest sumator , tak jak i w sztucznej sieci , ale ten sumator biologiczny poprzez zasadę działania ma element pamięci . Pamięć polega na tym że napływające impulsu powodują zmianę ilości jonów wewnątrz ciała komórki - (sumatora) i w jej otoczeniu . Zmiana ta po dotarciu impulsów z innych neuronów ich zsumowaniu w ciele komórki nie znika natychmiast ale jest cofana przez tzw pompę sodową (jony sodu , potasu a także inne - stąd nazwa). Jeśli ilość impulsów jest duża to jest większa skłonność do szybkiego przesyłania ich dalej do aksonu czyli wyjścia neuronu. I tutaj raczej funkcja aktywacji bardziej się zmienia , nie wagi, jest coś w rodzaju biasu znanego z sztucznych sieci . Niepobudzany neuron musi mieć nieco większą dawkę impulsów by przesłał sygnał dalej , a często pobudzany łatwiej je przesyła. Tym bardziej widzę że pomysł z "dynamiczną zmianą wag , czy biasu" jest jak najbardziej uzasadniony porównując sztuczne i biologiczne sieci. W bilogicznych sieciach mamy jednak typowo system cyfrowy a nie analogowy i różnica ta jest widoczna na przykładzie wielkości jak np:DANE W sztucznej sieci wartość danych = 1, następna to 4 w biologicznej to : ----1-------1111--- co symbolizuje że wystąpił jeden impuls / czas lub 4 impulsy/czas. Ogólnie rzecz biorąc biologiczne sieci generują impuls o jednakowej mocy , czasie trwania więc by mogły różnicować stan wyjść , to wysyłają serie impulsów jako sygnał . Jeśli seria składa się z 100 impulsów to w sumie przechodzi ładunek elektryczny o wartości 100 a gdy seria zewiera 5 impulsów to tylko 5 i ten ładunek dociera do następnego neurony gdzie sumuje się z ładunkami docierającymi z innych neuronów . Z daleka przyglądając się temu widzimy już nie serię a efekt - przepłynęło 100 ładunków czy 5 ładunków , dlatego ogólny model wydaje się mimo tych ogromnych różnic i fakt stosowania biologicznego systemy liczenia w układzie jedynkowym jest postrzegany jak system wielopozycyjny np można przyjąć dziesiętny. Ale wystarczy "mikroskop i zwolnienie czasu" by widzieć serie jednakowych jedynek a nie wartość w systemie dziesiętnym = 5 czy 100. Precyzyjniej chcąc opisać biologiczny neuron (ja uprościłam ) trzeba znów kilka dni czytania i wyjaśniania. Nie wiem czy zatem nie trzeba by od nowa podejść do modelu zastępczego pojedynczego neurony warstwy ukrytej , sensowności wag w tym neuronie , zwrócić uwagę na funkcję aktywacji jako ważniejszą niż dotąd ( odwrócić relacje waga - funkcja aktywacji) .
2012-01-24 (21:03) Adalbert Data rejestracji: 2009-03-19 Ilość postów: 675	wpis nr 490 746 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam zainteresowanych. Dzisiaj prognozy nie zamieszczę, znalazłem kilka błędów w programie i chcę to poprawić Zgodnie z tym, co pisałem wcześniej postaram się ustosunkować, odpowiedzieć najlepiej, jak potrafię na szereg tematów tu poruszanych. Przede wszystkim, żebyśmy się dobrze zrozumieli: JA NIE UDOWADNIAM, ŻE SIECI NEURONOWE (niezależnie od ich pochodzenia – Matlab, Statisica, PIMS, Zaitun, Lotto Neural Network itd., konfiguracji – liczba neuronów, ukrytych warstw, wielomianów zastępczych itd.) SĄ W STANIE PROGNOZOWAĆ (TYPOWAĆ) 100% LOSOWAŃ. Nie, nie o to chodzi. Kolejny raz wywołałem ten temat, ponieważ uważam, że takie narzędzia, jak sieci neuronowe, które wykorzystywane są do prognozowania (przewidywania) bardziej złożonych zagadnień niż prognoza kolejnego losowania powinny sobie z tym poradzić. Niestety nie radzą sobie, bo moim zdaniem cały problem polega na tym, że model opisujący losowania jest zmienny. Już o tym pisałem, raz jest liniowy, innym razem logarytmiczny, co jakiś czas być może wykładniczy, a może binarny, genetyczny, bardzo często klasyfikacyjny. W tej sytuacji, kiedy w archiwalnej bazie losowań zachodzą zmiany modelu losowanych liczb, żadna sieć neuronowa nie poradzi sobie z tym, bo nie zmienia modelu (jest liniowa, logarytmiczna, wykładnicza, trygonometryczna, binarna, genetyczna, pseudolosowa itd.), bo ma taką funkcję uczenia się. I tego nie zmienimy w trakcie uczenia się sieci – sieć uczy się na podstawie sztywno ustawionego algorytmu i dobiera wagi. Wszystko pięknie sieć się nauczyła, czyli osiągnęła np. zakładany błąd 1e-9 i prognozuje kolejne losowanie. Tylko nauczyła się używając funkcji np. trygonometrycznej ze zmianą BIAS wg algorytmu Widrow-Hoff (uczenie wag i biasu) z minimalizacją np. MAE (Mean absolute error performance function) W ten sposób Kurka możemy sobie pisać do końca świata i będzie to monolog, z którego być może Ty coś zrozumiesz. Widzisz Kurka problem nie polega na tym, że ja „przytaczam artykuły mądrych głów”, a chyba na tym, że ja nie wiem, jak podstawić do sieci wyniki losowań, a wiem, jak wykorzystać sieć, żeby wynik prognozy był, co najmniej 50% i powtarzalny. Poza tym, po zapoznaniu się z Twoimi wpisami i ich analizie: „1) Prosta sieć która składa się z Nwe i Nwy (brak warstwy ukrytej)….. nie mówiąc o świadomości. 2) W sieci złożonej z Nwe + Nwu + Nwy , można już mówić …o wnioskowanie oparte na bieżących i następnych (przyszłych) obserwacjach a nie tylko na przeszłych . 3)W sięci złożonej z kilku rodzai sieci… 4) W sieci bardzo złożonej (z wielu, wielu sieci)… Skoro obecnie dostępne sposoby budowy sieci nie są w stanie poradzić sobie z losowym charakterem , to trzeba je modyfikować a nie upierać się przy tradycji . Sama znajomość Matlab i nawet codzienna praca z sieciami nie wystarcza . Jest to znaczny plus , ale do tego trzeba dołożyć kilka cech takich jak otwarty umysł na wszelkie kwadratowe felgi, pewnego rodzaju spryt, błysk, oraz szczęście. Tak dzisiaj wydawało by się prostą rzecz jak żarówka udało się stworzyć po dziesiątkach (lub setkach) tysięcy prób robionych przez dziesiątki osób . Zapewne znaczna część z tych osób miała cechy , zdolności i wiedzę która teoretycznie pozwalała im na osiągnięcie celu , a jednak nie wszystkim się udało. na tym kończę w tym temacie i życzę powodzenia.” :) mogę Ci bardzo serdecznie, z całego serca, bez obrazy i naprawdę szczerze odpowiedzieć: Dziękuję bardzo za życzenia powodzenia Kurka, potrafisz myśleć, masz analityczny umysł. Bardzo to cenię, ale mam wielką prośbę do Ciebie. Być może jestem głupi, ale to co do tej pory napisałaś nie potrafię przełożyć na język programowania. W takim razie proponuję, żebyś Kurka podała (zamieściła) algorytm (schemat), a może przykład, jak według Ciebie należy do sieci podstawić wyniki archiwalnych losowań. Nie chodzi mi o opis, ale taki obrazek: na wejściu sieci tak to wygląda, tak wygląda sieć, tak wyglądają neurony itd. I poproszę to, co piszesz: „Uzupełnię , podałam 12 sposobów (pewnie jest więcej) czy algorytmów "ustalania wag" , lecz nie zaakcentowałam że jest to bardzo kluczowy element. znów porównanie do układu elektrycznego: sieć jest reprezentowana przez wielomian zastępczy który odwzorowuje jej budowę , podobnie jak połączenie rezystorów : szeregowe równolegle i mieszane . Wzór na połacznie szeregowe to suma ,na równoległe to odwrotność sumy odwrotności rezystancji, a mieszane to ich kombinacja . Podobnie wielomian reprezentuje jeden neuron a sumy , ilorazy , iloczyny wielomianów stworzą wielomian zastępczy . W wielomianach występuja wagi (rezystancja) i od ich wartości zależy sygnał . Czyli budowa sieci mówi o tym czy układ to wzmacniacz, czy sumator czy układ całkujący ect natomiast stopień wzmocnienia itp, jest uzależniony od "sposobu i konstrukcji takiego regulatora wag (rezystancji) ". Regulator wag to algorytm - może być któryś z 12-stu wcześniej cytowanych i on choć pośrednio ale jednak decyduje o pracy sieci w stopniu być może większym niż rodzaj funkcji aktywacji i równorzędnym do rodzaju, wielkości - budowy sieci. „ również przedstawić graficznie. Na pewno przełożę to na wyniki prognoz i będzie 100%/100% Twój problem Kurka polega na tym, że potrafisz znaleźć ciekawe informacje w zasobach Internetu, które znam (ponad 20, a może 25 lat zajmuję się zawodowo, profesjonalnie i z tego żyję) sieciami neuronowymi do prognozowania bardziej złożonych zagadnień (Process Industry Modelling Systems Bechtel Corporation). A teraz bardziej po polsku, czyli bez tych zagmatwanych słów (o czym za chwilę – chwila trwa 45 minut, w zależności po której stronie drzwi toalety się znajdujemy). Będzie poważnie i przystępnie. Adalbert
2012-01-24 (21:12) Adalbert Data rejestracji: 2009-03-19 Ilość postów: 675	wpis nr 490 750 [ CZCIONKA MONOSPACE ] slawek001 To, co piszesz jest ciekawe. Proszę zamieść taki sam obrazek np. dla ostatnich 10 losowań MM. To, co pokazałeś nie bardzo rozumiem: 1. "wylosowane liczby losowania zliczył bym w sumę liczb i niech sieć uczy się jaka suma to jakie liczby w niej są" Tylko, co jest tu sumą "wylosowanych liczb" na tym Twoim jpg 2. "i wykonał sprawdzenie czego ta sieć się nauczyła dodał dwie sumy liczb" Nie kumam, gdzie tu są dwie sumy liczb 3. "i jak sieć taka mądrala to niech poda jakie w tej sumie liczby są bez powtórek" Jak to przełożysz na mój głupi rozum, to postaram się Adalbert
2012-01-24 (21:51) Adalbert Data rejestracji: 2009-03-19 Ilość postów: 675	wpis nr 490 763 [ CZCIONKA MONOSPACE ] A teraz na poważnie i przystępnie. Temat sieci neuronowych był na tym Forum poruszany wielokrotnie przeze mnie. Za każdym razem, kiedy coś na ten temat pisałem natychmiast pojawia się znawca sieci neuronowych, który wszystko w tym temacie wie. Jeszcze raz podkreślam to, co pisałem. JA NIE UDOWADNIAM, ŻE SIECI NEURONOWE WYTYPUJĄ 100% LOSOWAŃ. Dziwne jest jednak to, że ten znawca sieci neuronowych i ich zastosowania do prognozowania losowań poza tym, co pisze nic więcej nie ma do zaproponowania: - żadnych prognoz z wykorzystaniem sieci neuronowych - żadnych schematów, algorytmów, przykładów - ani jednego konkretnego typowania losowania z wykorzystaniem sieci neuronowych - nic Dziwne !!! Wracając do tematu. slawek001 - napisz to sumowanie losowań w taki sposób, żebym to zrozumiał np. 10 ostatnich losowań - jak ktoś ma pomysł, jak przełożyć wyniki losowań tak, aby były. np. liniowe, trygonometryczne itd. to również proszę o zamieszczenie pomysłu - binarne losowania chyba przerobiłem na wszystkie sposoby, nic z tego mi nie wyszło, ale to nie znaczy, że nie popełniłem błędu. Piszać "nic z tego mi nie wyszło" mam na myśli brak powtarzalności prognoz, czyli codziennie np 1x 100% trafności (dobrze by było) Przez te kilka lat dowiedzieliśmy się wielu ciekawyc
2012-01-25 (00:29) Kurka Data rejestracji: 2009-01-23 Ilość postów: 2551	wpis nr 490 808 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Adalbert jeśli pijesz do mnie , to zauważ że o sposobie podawania danych trąbie Ci od dawna ale Ty nie słyszysz. Podawałam KILKA RAZY i na przykładach np : """"""""" Dla kostki wynik : ostatnie to 1,2,3,4,5,1,2,1 ....i wcześniejsze zostaje przekształcony w dane o 6-ciu seriach, gdzie każda seria reprezentuje konkretne zd.el. {1} waga=1 * 1 + waga = 0,9 * 0 + waga=0,8 * 0 ...+ waga =0,1*(zero lub jeden w zależności czy wystąpiło zdarzenie {1} czy nie w kolejnych wynikach. {2} - tutaj druga seeria danych dla zd.el.{2} {3} - kolejna seria itd. Zmiana wagi wygląda prosto , od = 1 z krokiem 0,1 do 0. Największą wagę ma ostatnie losowanie a każde "następne wstecz" ma mniejszą wagę. """"""""""""""""""" O sieciach ja się nie wymądrzam bo nie mam o nich wiedzy co powtarzam po raz nty. To co poczytałam i o sieciach sztucznych i ostatnio o biologicznych pozwoliło mi na przedstawienie wizji jakie mi się nasunęły po takiej wstępnej lekturze i pewne pomysły mogą być niesensowne a czasem mogę być trafne. To może ocenić ktoś kto ma wiedzę . Jeden z pomysłów polega na tym by po zakończeniu nauczania , sieć nadal regulowała Bias , po kazdym nowym (dopisanym losowaniu) . Można taką funkcję zastosować w Matlab ? Czy można prognozę dopisać do wyników by traktować ją jako wyniki ? a następnie dopisaną prognozę traktujemy jako dodatkowy wynik i mamy powiększoną Bazę wyników z których tworzymy dane do następnej interakcji sieci , po czym prognozę sieci ponownie dopisujemy jako wynik itd. wyniki zmodyfikowane mają postać : Wynik ostatni , prognoza ostatnia, Wynik ost-1, prognoza ost-1 , Wynik ost-3 .....itd. dane natomiast utworzone są z : dane ostatnie z : Wynik ostatni , prognoza ostatnia, Wynik ost-1, prognoza ost-1 , Wynik ost-3 .....itd. dane poprzednie były z : Wynik ost-1, prognoza ost-1 , Wynik ost-3 .....itd.
2012-01-25 (08:24) slawek001 Data rejestracji: 2005-02-24 Ilość postów: 6116	wpis nr 490 818 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Faktycznie to co chciał bym zastosować w sieci dało by ze sieć miała by więcej możliwości układania własnych liczb bez możliwości zgadywania o które liczby wyniki mi się rozchodziło Szybka nauka Systemu Bilarnego ( trwała z 15 minut ) nauczyła mnie że liczby możemy dodawać, odejmować, dzielić, mnożyć ..... czyli z podstawowych czynności wykonać działania całej matematyki i to bez ułamków których tak bardzo nie lubię Trochę rozrywki już było więc teraz "pół serio" dlaczego nie podejść do sieci z łamaniem wszelkich możliwych zasad jakie są ustalone ? ..... może z jakiegoś głupiego pomysłu coś sensownego wyjdzie ...... pomysł na który wpadłem zliczanie dwóch kolejnych losowań wychodzących po sobie w jedno losowanie na początku wydawał mi się wręcz durny .... ale .... teraz chcę go rozwijać bo daje ciekawe efekty ..... Ja tam durne pomysły na temat sieci mogę mieć zawsze jasno się określam nie znam się na tym Dlatego mam pytanie czy za pomocą Sieci można dodać do siebie dwa wyniki losowania w jeden zbiór liczb tak by powstał nowy zbiór liczbowy ..... po następnym losowaniu i tak ten zbiór się zmienia tu nić stałego nie będzie same zmienne ..... w Excelu prostymi formułkami to robię ale w pewnym momęcie przechodzę na wyższą Matematykę potrzebę wykonania wielu analiz złożonych o stałym powtarzaniu się więc tu widzę właśnie zastosowanie sieci która przecież posiada nie ograniczoną pamięć chyba znowu nie zbulwersowałem wesołego dnia
2012-01-25 (09:37) slawek001 Data rejestracji: 2005-02-24 Ilość postów: 6116	wpis nr 490 837 [ CZCIONKA MONOSPACE ] W swojej Teorii analizy wyników losowań nie mogę założyć 100% poprawnie podanych liczb z prostej przyczyny maszyna losująca musiała by być mechanicznym generatorem liczb o stałym ustawieniu a tak nie jest więc mogę założyć że w zbiorze liczb będzie nie więcej niż 60% wylosowanych liczb ..... i tak jest choć tylko dochodzę do 50% wylosowanych liczb w zbiorze liczbowym .... przykład w okresie 30 losowań nie zmieniałem ustawień doboru liczb wynik był następujący jak przeprowadziłem analizę osób typujących liczby mogę powiedzieć są osoby które dochodzą do 60% tylko milczą nic na forum nie chcą się odzywać teraz znowu pytanie czy przypadkiem jest moje ostatnie podawanie liczb ? teraz czekam na 3 i 4 taki sam podobny układ ustawienia się liczb by już można było powiedzieć do 3 razy sztuka
2012-01-25 (10:10) tj_gumis Data rejestracji: 2010-03-31 Ilość postów: 337	wpis nr 490 859 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Adalbert Zanim przejde do konkretow, chcialbym zaznaczyc ze powaznie traktuje nasze pojednanie i z cala starannoscia bede formulowal swoje wypowiedzi tak zebys nie mial cienia watpliwosci co do moich intencji. Zaczne od cytatu Twojej wypowiedzi : "... Dziwne jest jednak to, że ten znawca sieci neuronowych i ich zastosowania do prognozowania losowań poza tym, co pisze nic więcej nie ma do zaproponowania: - żadnych prognoz z wykorzystaniem sieci neuronowych - żadnych schematów, algorytmów, przykładów - ani jednego konkretnego typowania losowania z wykorzystaniem sieci neuronowych - nic Dziwne !!!" Ja zajmowalem sie zastosowaniem samych sieci do prognozowania losowych szeregow czasowych nieporownywalnie krocej od Ciebie, jednak na tyle intensywnie iz doszedlem w koncu do wniosku iz sam musze sobie taka stworzyc, bo tylko w taki sposob bede mogl nia manipulowac w dowolny wybrany przez siebie sposob i implementowac przychodzace mi do glowy pomysly. Powstal moj wlasny MLP oparty o algorytm Levenberga-Marquardta jako « szperacz » plus dodatkowe algorytmy optymalizacyjne mojego wlasnego pomyslu i wynikajace z osobistych przemyslen. Mimo iz krotko to jednak dosyc intensywnie zajmowalem sie sieciami, a slad tego zainteresowania znajduje sie nawet tutaj na forum wiec w wolnej chwili mozesz zerknac na moje wypowiedzi. W sposob szczegolny interesowaly mnie zagadnienia modyfikacji danyc wejsciowych. A teraz wracam do meritum mojego postu czyli cytatu Twojej wypowiedzi. Nie jestem znawca sieci, ale jako praktyk ich wykorzystania w zastosowaniu do prognozowania losu mam znacznie wiecej do powiedzenia niz wiekszosc forumowiczow I twierdze iz nie nadaja sie one do predykcji losowan. Fakt iz nigdy nie umieszczalem wynikow swoich badan na forum wynika z jednej rzeczy, a mianowicie nigdy nie udalo mi sie osiagnac takich (powtarzalnych) rezultatow prognoz ktore mozna by uznac jako wystarczajace z praktycznego punktu widzenia. Mysle ze w przypadku innych jest podobnie, tzn nikt nie lubi chwalic sie swoimi porazkami, wiec pozostaje mu tylko czekac na sukcesy innych. Zycze Ci szczerze I z calego serca aby Twoj upor I wiara w mozliwosci sieci sprawily iz bedziesz tym pierwszym. Na koniec mala “zagwozdka”. Nie sadze zebys wczesniej czytal moje wypowiedzi w innych miejscach, wiec powtorze to co niedawno “zapodalem” na forum. A CO JESLI PRZSTRZEN ZDARZEN LOSOWYCH NIE JEST JEDNOWYMIAROWA FUNKCJA CZASU ? A CO JESLI PRZESTRZEN ZDARZEN LOSOWYCH JEST WIELOWYMIAROWA ? A CO JESLI ZADEN Z WYMIAROW PRZESTRZENI ZDARZEN LOSOWYCH NIE JEST CZASEM ? Posluze sie analogia dla znanej anegdoty o krainie “plaszczakow”. Zalozmy ze zyjemy sobie w jednowymiarowym swiecie liniowcow, nie znamy pojecia szerokosci, Rozpoznawalny przez nas wszechswiat ogranicza sie do lini prostej, nie znamy pojecia szerokosci ani wysokosci, nie mowiac o wyzszych wymiarach. Zalozmy zeprzestrzen zdarzen losowych jest przestrzenia 3 wymiarowa X,Y,Z, ale my liniowcy nie jestesmy w stanie jej “ogarnac” naszymi zmyslami bo rozpoznawalny przez nas wszechswiat ograniczony jest wylacznie do osi X, zatem jak postrzegamy ? Jesli wykonamy proste rzutowanie zbioru elementow w przestrzeni X,Y,Z na plaszczyzne X,Y a potem wykonamy ponowne rzutowanie z plaszczyzny X,Y na os X to otrzymamy obraz jaki widzi jednoliniowiec w swoim wszechswiecie a mianowicie SZEREG CZASOWY. Jeden element przed innym. Zatem analiza prawdziwej postaci zbioru przez jednoliniowca ze wzgledu na ograniczenia jego aparatu postrzegania deformuje calkowicie prawdziwa postac zjawiska z ktorym ma on do czynienia. Mysle ze traktujac zdarzenia losowe jako szeregi czasowe “znizamy” sie do poziomu jednoliniowcow marnujac mozliwsci ktore daje nam swiadomosc wielowymiarowosci zjawisk, w tym zjawisk losowych. Ja w tej chwili, porzuciwszy temat sieci neuronowych zajmuje sie wlasnie takim spojrzeniem losu, niestety jesli chodzi o teorie, nie mam z kim pogadac, jesli chodzi o praktyke przynajmniej wygrywa sie z bukmacherem. Pzdr TJ_GUMIS
2012-01-26 (19:53) damianbpl Data rejestracji: 2012-01-26 Ilość postów: 925	wpis nr 491 307 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam ! A może by tak oprócz sieci neuronowej użyć również algorytmu genetycznego i jakiegoś systemu rozmytego do prognozowania wyników - co wy na to ? Z tego co czytałem to połączenie tych trzech elementów daje lepsze rezultaty niż nauka samych (prostych) sieci neuronowych.
2012-01-27 (01:06) Kurka Data rejestracji: 2009-01-23 Ilość postów: 2551	wpis nr 491 374 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Po wpisaniu w google "sieci neuronowe" , "neuron..." ect , wyświetla się to co jest najwyżej pozycjonowane - tj podstawowe wiadomości . Po przekopaniu znalazłam informacje że jednak są i to od dawna inne modele neuronu niż model podstawowy. Model Hodgkina-Huxleya od strony biologicznej dobrze oddaje właściwości neuronu. Model podstawowy implementowany w sztucznych sieciach traktuje daną jako impuls o różnej wielkości , natomiast w/w model traktuje daną jako ciąg jednakowych impulsów i ilość impulsów w czasie jest wielkością danej. Z tej racji jest trudniejszy w zastosowaniu - wymaga o wiele więcej zasobów systemowych a przede wszystkim czasu obliczeń . Jeden sygnał podzielony na setki impulsów (kroczków) , ale oddaje wierniej sens działania neuronu. Być może są już sieci oparte na innym modelu neuronu niż model podstawowy. Obecne sieci raczej nie powinny dawać dobrych rezultatów w walce z prorokowaniem gier liczbowych , czy innych zjawisk o podobnej naturze. Minimum jakie muszą mieć to możliwość na bieżąco (w locie) korygowania wag, biasu czy funkcji aktywacji. Przeniesienie ciężaru do neuronu a nie na wagi synaps- praktycznie wagi synaps powinny wynosić dokładnie 0, +1 lub -1 i żadna inna wartość ( być może że od +0,95...+1 , 0, -0,95....-1) . Waga = 0 oznacza brak połączenia między neuronami , inna oznacza stworzenie połączenia = rozbudowa sieci w trakcie nauki . Pompa sodowa to coś jak zjawisko rozładowania się kondensatora (samoistne) , natomiast dochodzące impulsy doładowują lub rozładowują kondensator (waga +1 , lub -1) a sam kondensator to ciało neuronu które pełni rolę i sumatora i funkcji aktywacji (w połaczeniu z pompą sodową). Taka konstrukcja neuronu ma włąściwości pamięci - kondensator mimo zaniku impulsów posiada ładunek przez określony czas = wydajności pompy sodowej która rozładowuje kondensator. Kondensator jakim jest neuron zrobi nam histerezę (krzywa ładowania i krzywa rozładowania ) zależną od krzywej wydejności pompy sodowej co pozwala na stworzenie różnych neuronów , np mała wydajność pompy sodowej to kondensator który "trzyma ładunek= mały prąd upływu" i taki neuron działa jak pamięć DDR bez odświeżania. Każdy biologiczny neuron jest kondensatorem więc poprzedni jego stan wywołany poprzednimi impulsami (danymi) ma wpływ na następny . Jeżeli ostatnie wartości były duże to mimo iż obecna wartość będzie mała (sygnału docierającego do neuronu) , neuron może wysłać impuls do aksonu (czyli na wyjściu może być sygnał większy) = histereza wywołana krzywą rozładowania a raczej krzywą wydajności pompy sodowej. W opisie funkcji aktywacji dochodzi jeszcze jedna oś i już nie będzie to funkcja na osi x i y jak do tej pory (y to wartość funkcji =odpowiedź neuronu na wartość danych wejściowych=x ) a dochodzi nam jeszcze czas w sensie "stan poprzedni neuronu" na osi z . Czy w programach symulujących sztuczne sieci są inne modele neuronu ? szczególnie oparte o impulsowy charakter ładowania kondensatora , a nie o ważone wejścia , sumator i funkcje aktywacji.? Gumiś , czytałeś wielowymiarowość kurki na glotto
2012-01-27 (01:25) Kurka Data rejestracji: 2009-01-23 Ilość postów: 2551	wpis nr 491 375 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Raczej mamy wyniki z perspektywy jednoliniowca , ale możemy wydobyć z nich dodatkowe wymiary . Sieć może szukać powiązań w obrazie dwywymiarowym lub wielowymiarowym.
2012-01-27 (07:53) slawek001 Data rejestracji: 2005-02-24 Ilość postów: 6116	wpis nr 491 383 [ CZCIONKA MONOSPACE ] i to pytanie bardzo mi się podoba Czy w programach symulujących sztuczne sieci są inne modele neuronu ? szczególnie oparte o impulsowy charakter ładowania kondensatora , a nie o ważone wejścia , sumator i funkcje aktywacji.? wesołego dnia
2012-01-27 (09:43) tj_gumis Data rejestracji: 2010-03-31 Ilość postów: 337	wpis nr 491 418 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Kurka Wstrzymaj konie, nie masz monopolu na wszytkie pomysly . Nic nigdzie i na zadnym glotto nie czytalem, chociaz przyznam ze uzywane przez Ciebie pojecie "wielu stolow do ruletki" doskonale pasuje do idei wielowymiarowego postrzegania losowan. Z tym ze ja takich stolow w tej chwili uzywam przynajmniej 1000 . Pzdr
2012-01-27 (10:08) slawek001 Data rejestracji: 2005-02-24 Ilość postów: 6116	wpis nr 491 429 [ CZCIONKA MONOSPACE ] tj_gumis a może za dużo używasz stołów i masz dala tego rozmycie ..... czy nie lepiej skupić się na 7 stołach ? ..... dlaczego tyle wybrałem na razie niech to będzie powód by wykonać takie analizy
2012-01-27 (10:09) slawek001 Data rejestracji: 2005-02-24 Ilość postów: 6116	wpis nr 491 431 [ CZCIONKA MONOSPACE ] dla tego masz takie rozmycie .... powinno byc
2012-01-27 (11:33) Kurka Data rejestracji: 2009-01-23 Ilość postów: 2551	wpis nr 491 465 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Gumiś , spokojnie ja nawiązuje do g lotto ponieważ tam można było spokojnie dyskutować - inna atmosfera i jeśli na około 30 osób piszących tam a 200 zarejestrowanych można z 5-cioma porozmawiać to tutaj przy większej skali piszących i zarejestrowanych lepiej nie jest tylko w innej atmosferze , o merytorycznej stronie nie mówiąc. Jak Sławek zwrócił uwagę jest kłopot z ilością stołów , "najlepszy stół" jest jeden i ma inną jakość od pozostałych . Stół taki jest dynamicznie tworzony po każdym rzucie (losowaniu). W nocy jeszcze trochę serfowałam i znalazłam informację o sztucznych sieciach drugiej generacji opartych o impulsowy model neuronu. To znaczy że są już sieci , teraz czy są już programy wykorzystujące impulsowy model ? czy to na razie faza badań ?
2012-01-27 (12:22) damianbpl Data rejestracji: 2012-01-26 Ilość postów: 925	wpis nr 491 478 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Wszystko fajnie tylko jest jeden malutki problemik: Zgodnie z regulaminem gry MM przed każdym losowaniem tej gry można wykonać 1 próbne losowane sprawdzające maszynę. Podkreślę MOŻNA - więc nie zawsze pewnie jest wykonywane (choć pewnie w większości przypadków) Mając na uwadze powyższe nigdy nie będziem mieć pewności czy prognoza z sieci jest ok dopóki nie uwzględnimy tego w algorytmie. Pozdrawiam
2012-01-27 (13:12) slawek001 Data rejestracji: 2005-02-24 Ilość postów: 6116	wpis nr 491 485 [ CZCIONKA MONOSPACE ] damianbpl dlatego ja często pisze ..... nie znany czas ale cykl nastąpi ......
2012-01-27 (16:03) Kurka Data rejestracji: 2009-01-23 Ilość postów: 2551	wpis nr 491 538 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Nawiązując do kina i osób wychodzących : jeżeli przyjąć że są dwa wyjścia z kina i osoby wychodzące w losowy sposób wybierają jedno z dwóch wyjść (losowanie próbne i losowanie na wizji) to "jakość" osób wychodzących jednym i drugim wyjściem jest bardzo porównywalna , prawie identyczna , a tylko czasem bardziej zróżnicowana . Porównując "jakość" do rzutu monetą (dwa rodzaje losowań dwa wyjścia z kina) najczęściej mamy stosunek w granicy 1 sigmy , około 50-50 (45-55 czy 55-45) orłów - reszt (jakość losowań próbnych - prawdziwych). Wiem że to kłóci się z bardzo tradycyjnym postrzeganiem typu : kulki z numerem 10 nie ma od 25 losowań a przecież mogła być w próbnym. Ale należy zauważyć że mogło by jej nie być już 30 losowań czy więcej bo wliczylibyśmy jeszcze losowania próbne : 1) losowania na wizji (gdzie zerooznacza brak a 1 wystąpienie): 1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 (25 zer i 26 losowań) 2) wszystkie : 1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 (51 losowań w tym 26 na wizji a ostatnio same zera)


\| Dodaj wpis w tym temacie \| Spis tematów \| Wyniki lotto	Strona: 1 2 ... 8 9 10 ... 23 24 Wyślij wiadomość do admina Czcionka o stałej szerokości

Forum strony www.multipasko.pl [Regulamin]