Всем интересуюшимся советую прочитать про нейронные сети популярно
http://www.zstu.edu.ua/RIC/pdf ...
Затем ввести в google.ru 3 слова
робот нейронная сеть
И вы увидите, сколько работ ведется в этом направлении.
Главная идея.Создать робота, который бы обслуживал потребности людей.Но даже движение робота хаотично, например координата его центра масс со временем.Поэтому и делаются большие работы в этом нанаправлении, создать
что-то похожее на систему мышления человека или лучше сказать насекомого, мышки.
Такие работы проводят в японии.Поскольку роботехника дучше всех в мире развита там.А потом тх результаты расходятся по всему миру.
Естественно эти работы обессмыслены в России, китае, индии, Киргизии-где стоимость рабочей силы крошечная, сранимая со стоимостью работы четвертинки лошади.
Современные компьютеры скоро будут повсеместно обладать памятью сравнимой с мозгом животного.Тогда и можно говорить о чем-то серьезном, так как эти программы очень сильно зависят от памяти.
В основе управления космической международной станции лежат нейросетевые технологии.Поэтому Serg M, aTan и так далее, пока не понимают этого, но техника очень быстро развивается.В 1957 г запустили спутник, но еще за 15 лет до этого это казалось фантастикой. То же было с персональным компьютером.

Гермионные сети? Однако работы по этой теме завершены 12 февраля 2003 года и законсервированы до лучших времён. Причина остановки? А просто достигнут положительный результат. Если судить по софту, то такая система вполне жизнеспособна и способна управлять сколь угодно сложными процессами. Всё зависит от мощи компа. Только вот нужны-ли такие устройства человеку? Потому-то никто и не рискнёт вложить деньги в реализацию этого проекта. Я бы, лично, не рискнул.

Поясню. Устройтва на основе гермионных сетей (иначе механизм упреждения состояний) управляем только в момент инициализации. Далее, грубо говоря, когда рубильник уже передвинут --- изменить что-либо уже невозможно. Система начинает действовать согласно информиону тенденции развития. Именно: накапливая опыт, совершенствуя механизмы удержания. Никакого взаимодействия с человеком не предусматривается. Такой механизм существует сам по себе и предполается, что фактом своего существования он должен приносить пользу создателю. Но кто поручится за то, что программируя тенденцию развития (информион) мы учтём всё.
Именно поэтому искусственный интеллект не рекомендуется к созданию и вряд-ли в Японии он будет когда-либо создан --- там он просто не нужен. И вообще я полагаю, что эта проблема уже решена была зимой 2003-го.

Был на 802 кафедре, кажется, один чел, который вроде бы что-то получил за построение имитационной модели летчика :)))) Чуть ли не академика, не знаю правда, какой академии :))) Фамилию забыл...

Эпиграф:
- Папа, папа, а правда, что слоны летают????...
- Нет, сынок, это фантастика...

Из телерекламы.

Периодическое возникновение и прочтение этой ветки поднимает мне настроение, это такой юмор, Задорнова смотреть не надо, у него юмор черный, а тут и правда забавно.
Нет, действительно, очень приятно послушать обсуждение тонкостей между приверженцами новоявленных "гермионных" сетей и старых классических бинарных. Нет, СТОПУДОВО, ЭТО "ОЧЕНЬ СЕРЬЁЗНО". Особо приятно услышать, что оказывается, уже "все фундаметальные исследования завершены, все классические практические формулы получены и потому работы прекращены, остановлены и естественно ( а как же без этого) строго засекречены". А как же без этого. Иначе бы спасения бы нам не было от этих военных нейронных сетей. Как же, как же -"секретные уравнения мат-физики"... Как это всё давно забыто-знакомо, чувствуешь себя так же приятно-значительно-щекотно как на элитно-закрытой тусовке - неделе pret-a-porte на Елисейских полях, улавливая тонкие дискуссии ценителей, полушепотом, в кулуарах, про необыкновенные новые течения в приталенности пиджаков и новые, совершенно-новые стили в раскрое покроя платьев, да-да, вот там в нижней части, вы не заметили, ну как же, вот же оно?... или на такой же закрытой конференции гурманов в Лондонском ресторане японской кухни Нобу: как вы не пробовали ножки омаров вот в этом новом японском соусе? Как еще не пробовали, ну о чем с вами говорить?.. Вспоминается также один старый юмористический рассказ Ст.Лема, из сборника "Формула Лимфатера": "И построив за эти несколько лет Общую Теорию Всего, я, в конце концов, получил из нее единственно правильный практический вывод, что 0=0, на чём и успокоился, что правда ввергло меня в некоторую депрессию."
Нет, мужики, те которые серьезно, насмешили меня изрядно, спасибо и на этом. А тем, которые несерьезно, но практически, особенно в США и около, тем - ВПЕРЕД, флаг в руки на добычу золотой руды на бездонных копях Пентагона под этим флагом, страшно произнести, НЕЙРОННЫХ ГЕРМИОННЫХ СЕТЕЙ. Молодцы! название придумали очень звучное и солидное.
Судя по известным мне многочисленным прецедентам вы вправе рассчитывать на 10-15 млн грант на 3-4 года! Ну там расходы на секретаршу, 2-3 аспиранта ведущих университетов, то же 2-3 полу-суперкомпьютера, и отмазка готова, за вычетом электроэнергиии и расходовв по написанию отчета, который можно и нужно написать уже сейчас, до исследований, оставшиеся, от половины до 10 млн можете переводить на свой счетец, аккуратно не спеша, в течение этих 3-4 лет. А да, чуть не забыл, не забудьте про ОТКАТЕЦ тем чинушам в Пентагоне, которым вы загоните этот гермионный свой проект. Ну этот, как его, про "нейронные сети". А как же, куда же без этого, делиться надо, а то опередит тот , кто делится больше. Говорю на примере вполне конкретных людей, своих однокашников. Знали бы вы чем они занимались на базе этих самых "нейронных сетей". Намекну, ровно настолько, чтобы нельзя было по одному слову в поисковике Интернета найти эти "выдающиеся" разработки. Что-то вроде "Перспективные поисковые исследования по построению войсковых подразделений и боевых порядков на основе нейро-сетевого анализа поведения групповых насекомых типа ..." Эх, хорошо специалисты из Петагона и войсковой ам. разведки не смогут прояснить себе смысла нашей дискуссии - не разумеют они русского языка. Плакали Пентагоновские денежки от нейронных сетей. А мы все уже дрожим от мысли о предстоящей высадке десанта американских военно-морских крыс, ну очень страшно, когда орда крыс в шлемах и бронежилетах, озверевших от качки и голодухи, прет на берег с авианосца "Рональд Рейган". Ужас просто, сколько вооруженных котов понадобится, надо срочно писать письмо в минообороны...
Тем же, кто у нас хочет заниматься схемами управления ракетными и автоматическими авиационными, сделаю также один намёк-подсказку: поищите базовые фундаментальные работы Льва Семеновича Понтрягина по теме "Теория преследования". Тем, кому СУДЬБА, этого будет достаточно, это фундамент, база и опора соотвествующих алгоритмов и практических реальных разработок, которые не имеют ничего общего со всемозможной давно мертвой чепухой типа "Нейронных сетей.", которые используются только при написаниии голливудских сценариев и вышибания халявных грантов: "Америка - это золотое Эльдорадо".
Сергей Мизин

Ну я и не сторонник применять НС для управления объектами (другое дело - распознавание образов, там НС сгодятся - там их эффективность как одного из подходов - бесспорна).
Почему? Да потому что НС не дает никакого представления о структуре и параметрах матмодели объекта. Это факт ставит крест на применении в САУ

Serg M:

" тем чинушам в Пентагоне"

Serg M, а Вы знаете координаты тех граждан? Не через http://www.pentagon.mil/ же на них выходить?

Если Ваши однокашники этим занимались, Вы сами не хотели попробовать? С такими ставками то:

1.Подрыв обороноспособности
2. Лично Вам "10-15 млн грант на 3-4 года! Ну там расходы на секретаршу, 2-3 аспиранта ведущих университетов, то же 2-3 полу-суперкомпьютера".

СТРОБ
Это, кроме предложенной тематики, надо быть еще лицом соответствующей (не кавказкой) всем известной национальности и знать нужных людей в Пентагоне соотвествующей национальности, чтобы им эту заявочку туда пропихнуть в нужный момент - на конкретных примерах говорю - фамилии агентов точно отражают эту закономерность ("да-да, разумеется, это совершенно случайно и никакого значения не имеет").
А вы говорите - наука. Места надо знать, и людей. Это я без зависти, я так жить просто не умею, они раньше здесь такую же туфту гнали в Минобороны, пока у генералов деньги не кончились.

Судя по России, на мой взгляд, тащат и обманывают представители всех национальностей (еще надо установить точно :) примерно одинаково... Был бы козырь..

Да ладно, СТРОБ! Не валяйте дурака. :))
ТАМ это даже не "на поток" поставлено, хуже. ТАМ это образ жизни и совершенно нормальный оборот буджетного баблосика.
Чисто и без пыли. 3/4 мериков так и живут. :)) А Вы думаете почему любая корпоративная разработка такая дорогая? :))
Из 500 выделенных млн. 300 сразу идут в карман кому повыше (иначе разработки не будет вообще), 100 полуофициально переводится в "чёрную наличку" "на нужды корпорации", из оставшихся 50 растягивают мелкие служащие ("менеджеры"! ;)), а за оставшийся 50-нник безумно дорого покупают материалы и работы для никчемной разработки.

Дело не в национальности, а в устройстве. То что к такому устройству более подходят дебиловатые воры определённой национальности - дык это закон (!!) Под них это всё и состоялось...
Вернее сказать под себя делать им никто не успел помешать ...

:))

aTan:

Любопытная арифметика..
Если об этом знает последний дебил в Штатах, то как понимать, к примеру, усиливающийся контроль, со стороны Пентагона, над вопросами снижения стоимости жизненного цикла разрабатываемых образцов вооружений?
Пример-программа JSF.
Разве в Штатах и в Европе высокопоставленные госчиновники мало получают от гос-ва, чтобы заниматься такими махинациями?
И как 3/4 американцев могут "так" жить? Они что, все крупные руководители? Или Вы имеете в виду и тех, кто получает "крохи" (наверное, тысяч 70...120 в год).

Господа хорошие, зачем возмущатся? Так науку делали всегда. На одних Ньютонов, Гауссов и прочих Эйнштейнов, знаете сколько халявщиков было? Ну так всегда в творчестве: не ясно заранее, кто гений, а кто идиот, а кушать-то всем надо.

Да нет, не путайте целенаправленный обман налогоплательщиков с естественными (в силу постоянного прогресса научного знания и невозможности точно отделить зерна от сами знаете чего) ошибками при выборе приоритетных направлений финансирования НИОКР.

:) Нейронные сети (neural network): полный курс :)

2-е издание Саймон Хайкин (Simon Haykin)

В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям. Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетя.
По этой ссылке более детально:
http://www.williamspublishing. ...

Мужики!Я правильно понял, если в гермионной сети расстояние между узлами уменьшать до наноразмеров, то мы получим торсионное поле?

Да лана вам стебаться. Нафиг, абстрагируемся от названия. Гермионных, типа. Сетей, типа. Писё там просто. Это обычный управлятор на вроде автомата с обратной связью. Я этим занимался давно аж в 1995-м группа была на мат-мехе ЛГУ. Ну дык вот всё отличие таких девайсов от АОС в том, что они срабатывают не по факту уже случившихся отклонений сигналов на неких управляемых входах, а по прогнозируемым альтернативным пучкам вероятных отклонений, построенных на основании накопленного опыта. Ну и понятно, что управляющие сигналы генерятся ещё до того, как реальные события сложатся.
Термин "гермион" это я знаю как возник. Там элементарная единичка может находиться в двух состояниях Либо узел, либо связь, но как только состояние реализуется в виде чего либо, то ячейка закупоривается (герметизируется) Вот и получилось словечко "Герметичный ион". Ну, а когда всё это работает, то сеть формируется по мере накопления знаний, рождая узлы и связи. Вот и всё. Понятно, что на нейронные сети это не похоже, вот и выделено было направление как-бы новое (НИИММ им. Смирнова мат мех ЛГУ апрель 1990-й год) Моделировалась такая среда ещё аж на ЕС ЭВМ 1046 машинка "ДЕЛЬТА" ВЦ ЛГУ, если кто знает.

А работы не засекреченные, это тут кто-то зря версию кинул. Просто публикаций мало было, а потом всё свернулось само собой по причине безденежья. То, что работы закончены, так это может быть. Там, когда я из этого дела вышел было вроде как всё вполне устаканившимся.

И то, что в США таких направлений нет, вполне понятно почему. Они по публикациям новое отслеживают, а их практически и не было но не по причине секретности, а из-за простой лени. Работы тогда шли бурно, тема только формировалась ещё ничего не было понятно, что стоит предавать бумаге, как каркас, а чего из этого только гипотезы...

Напустили загадочности с гермионными сетями... а все гораздо проще.

Вся эта гермионная дребедень уже благополучно реализована (сильно упрощенно) в процессоре Интел Итаниум в виде механизма предикаторного исполнения.

Там заранее выполняются обе ветки логического (ДА/НеТ) ветвления, а когда значение становится известным, предикат верной ветки выставляется в значение ИСТИНА.

Да. Очень сильно и очень упрощённо. Тут выше выставленно начало, бытовавшей в те годы поговорки. "Устройства, которые мы создавали должны приносить пользу фактом своего существования своему создателю и вред его врагам."
Это я так, к слову.

Итак. Продолжим ликвидацию безграмотности.

Сетка, типа гермионной по своей сути это фрактал, и как всякий фрактал подчинена тенденции развития, мы называли ЭТО информионом. Математики и по ныне называют ЭТО рекурсивным соотношением. Но те процессы, которые моделировались нами нельзя было порой впихнуть только в одно мат. выражение так родился термин "информион".

Вот ишшо вам доза инфушки, господа авиаторы. Время есть. Можно и поделиться.

А воообще зря вы на эту тему так злобно наезжаете. Там много интересного по ходу пьесы было наоткрывато. Просто загнулась ветка в период распада. Народ в коммерцию разбежался. Я некоторых знаю. У кого-то материалы возможно и хранятся --- универу они были без надобности. Там в 94-м, 95-м даже годовые отчёты можно было не сдавать, а зарплату платили как-то. Бардак был повсеместный.
Если инфа про завершение работ в 2003-м прошла, значит кто-то отвалил на запасной аэродром, тянул лямку.

Оп-па! Наши в городе! Ты кто Vint?

Далее!
Сергею Мизину! УВАЖАЕМЫЙ. Почитал я твои посты. Понравилось. Здраво мыслишь. Ну я консервацию работ проводил по гермионным. Чего прятаться. Участие принимал в похоронной команде. Там всё на один диск влезло со всей документацией. Вся фишка в том была, чтобы кто-то смог потом эти работы продолжить. Вот и надо было разжёвывать, а я упражнялся в ПопаЛизаторстве этой темы. Поисковик как-то запустил ради интереса и попал в сей форум. Кто-то про нас тут писанул. Так я тут отметился ранее.

А на то, что ты наметал тут я не в обиде всё правильно писано. Только одна ошибочка вышла. Тут помянуто было про интересное всякое якобы "по ходу пьесы" обнауженное.

Ну так вот, твоя цитата меня и зацепила дивись:
"все фундаметальные исследования завершены, все классические практические формулы получены..." А знаешь-ли ты, что истину в ней изрёк? Ну по крайней мере очень близкое попадание. Книжка Джона Хоргана "Конец науки" вышла в 1996 году. А исследовательская группа, по пресловутым "гермионным сетям" возникла в 1988 году сначала на голом энтузиазме и я принимал участие в тогдашних тусовках. Так знаешь в чём проблема-то заключалась? Дело в том, что упёрлись-таки мы в барьеры познаваемости по всем фундаментальным направлениям и вот тогда-то кое кого и засвербило вопросом: "Есть-ли способ преодолеть их?" Так звучала постановка вопроса. Ну и на фоне поиска ответа на него сложился некий коллектив энтузиастов.

В 1990-м нам кинули денег и оформили юридически. Тогда была всеобщяя эйфория по поводу наукоёмких технологий.
Кстати, наличие барьеров познаваемости было доказано строго, --- как ограничение применимости аналогий базовой природы познающего устройства (типа "человек") на природы смежного и расширенного типа. Можешь сам убедиться нарисуй соотношенние неопределённостей Гейзенберга с крещенного с релятивистским корнем из ОТО. Ну и получается, что в случае природы микромира, наши воздействия слишком энергоёмки, чтобы получить оттуда определённый отклик, а для мега-мира доступные энергии для нас ограничены наличием конечностью скорости света. Скорость света не позволит вернуться нашему зонду из района больших скоплений гравитационной массы.

Ну а при чём тут гермионы? А при том, что по ходу нам просто хотелось предложить что-то альтернативное, способное формировать "картину мира", руководствуясь какими-то стимулами. ак-бы альтернативный способ познания мира с какой-то целевой парадигмой.

Ну и под занавес рекомендую не забывать поговорку: "Век живи, век учись..." Продолжение сам знаешь. Не стоит попусту наезжать на невинных покойников. Во время перестройки наша страна и так очень многое потеряла особенно по научным разработкам, которые были запущены именно в этот период. Эти люди оказались не нужны ни своей стране ни там, за бугром, ибо не было у них имени.

народ SOS подскажите каким видом сетей лучше всего моделировать нелинейные динамические процессы с большим количеством входных и выходных координат 24 входнык и 4 выходных.
может кто знает какой сетью моделируют скажем асинхронный двигатель с короткозамкнутым ротором или что нибудь подобное
кинте ссылку на похожую работу

Уважаемые господа!
Приношу свои извинения за вопрос, возможно для вас тривиальный, даже глупый.
А можно ли в принципе установить причину отказа функционирования объекта, управляемого контроллером, внутренняя архитектура которого основана на нейронных сетях?

Лучше уж (по мне) моделировать реальный объект настраиваемой моделью на основе ДУ или разностных уравнений с адаптивными процессами настройки параметров этой модели - хоть можно будет легче (и явнее) определить динамические характеристики этого объекта
Хотя от НС не отговариваю, для моделирования нелинейных объектов в принципе они удобны

Mike: По вашему запросу, но для всех.
Извините. Не по адресу.
Занимался до 2003-го, но не нейронными, а гермионными. Это сильно иное.
Такие сетки не для моделирования, а для управления. Они не адаптивные, как нейронные, а формируемые и реконфигурирующиеся в процессе накопления данных. Применимы для решения задач типа удержания списка параметров какого-либо процесса в заданных диапазонах с конкретной целевой парадигмой. Сильно специализированное направление. Модель процесса, конечно формируется в виде сетевой структуры, но воспользоваться ею сторонний оператор не сможет, ибо она прошита альтернативными связями вероятных отклонений. Выцепить конкретный образ из такой мочалки, конечно можно в бихолдере (аналог дебаггера для гермионства), но вот как его дальше использовать, ума не прикладу. Так что, на Ваш вопрос ответить не смогу.

Последний пост по запросу SlaSH. Перепутал автора.

Может быть и перепутал. FLARM

Всем спасибо у меня происто обьект многомерен, а реальные эксперименты проводить дорого любая неудача и 5т.р. вынь и положи, а технология циклическая. Пытался диф уравнниями по класическим канонам ТАУ и НСУ описать :-S "чтото, вроде, очёмто, близко, наподобии, изтой оперы", но не то.
Я её создаю чтобы синтезировать САУ на fuzzy неполучается пока.

Никто не пробывал создавать а MatLabe fazzy контроллер?
у меня не получается перекинуть его в Simulink в динамике пощупать систему. Может там какаето фишка есть.

Кстате про перепутал адрес я занимаюсь приблемаи перемешивания многокомпанентных смесей в строительной индустрии говоря проще бетономешалками :-)))А к авиации отношения практически никакого не имею разве только халтурю парням из аэрокосмического по обработке маталла даплением штампы проектирую

Ещё раз спасибо

Работаю в Matlab, правда Simulink не использую - он не приспособлен для моих задач - все алгоритмы в языке матлаба самому приходится реализовывать.
Задачи свои по выжиманию полной информации об динамическом объекте в реальном времени решаю с помощью адаптивных измерительных структур с использованием традиционных подходов на основе методов ошибки предсказания и стохастической аппроксимации. Нейросети мне не помощник

А вот хотелось бы узнать поподробнее о гермионных сетях. Это, наверное вопрос к ELARM и VINT. Были ли какие публикации по этой теме (мне ни разу не попадались)? Есть ли ссылки? Возможно ли использование гермионных сетей для управления динамическими объектами (системы ДУ или разностных уравнений)?

Приветствую всех!

Снова хочется сказать: НАРОД, прекратите глупости
про всякие "гермионные"! :)) Тем, кому надо: возмите
ВУЗовский учебник по ТАУ и откройте себе глаза. ;)
В учебнике десятки абстракций, таких же, как эти
"гермионные" и они никак не называются, просто
приводятся как учебные примеры. :) Ну что же это за
тенденция такая - смотреть с широко открытыми
глазами на каких-то наглых придурков, которые
пытаются подграбить бюджетики (не прикладывая реальных
усилий, а тем более мозгов) и считать себя
ущербными ?! Это фиговый путь.

Разные другие модели двигания науки, кроме нашей,
у нас не получится реализовать. Так и следуйте
модели НАШЕЙ, не пытайтесь драть у забугра их
принципиально лузерные, никуда не ведущие пути.
Нужны САУ? Так исследуйте и продуцируйте их нормальным,
научным путём...

ГС - не факт что глупость, по крайней мере я о них ничего не знаю и поэтому выводов пока не делаю. А возможные новые подходы мне интересны

А может быть aTan прав? Я вот тут почитал и задумался. Он наверное разбирался с этим вопросом и чем-то ему данный подход не понравился. Хотелось бы узнать. Чем?

Могу немного пояснить причину остановки и консервации этих работ. Вот некоторые факты. Насколько мне сейчас известно, все те, кто участвовал в проведении гермионного проекта ныне вполне обеспеченные люди и никакими околнаучными проблемами не интересуются. Я не учитываю, конечно студентов, которые прошли стажировку у нас в тот период.

Остановка проекта и его консервация осуществлена по двум причинам.

Первая. На стенде гермионной памяти, была экспериментально доказана практическая применимость данного метода для управления сколь угодно сложными динамическими процессами, если постановка задачи сводится к удержанию регистрируемых параметров процесса в заданных диапазонах. Таким образом, дальнейшее совершенствование данной технологии потеряло смысл.

Применять этот метод на реальных процессах никто не пробовал. Мелькали идеи, типа управления плазменным жгутом в установках тороидального типа (ТОКАМАК). Но дальше разговоров дело не пошло. К тому же повторюсь, у всех, кто в последнее время доводил этот проект, уже есть свой налаженный бизнес и ни в каких грантах никто из них не нуждается. Заниматься раскруткой реальных экспериментов никто просто не захотел. К тому же, для появления прикладных идей нужна школа, в которой куются кадры различной специализации. Сформировать такую школу было возможно, пока мы были сотрудниками университета. А теперь, ну кто всем этим займётся?

Вторая. Консервация проведена только из-за того, что пользоваться результатами проведённых работ и продолжать их предстоит скорее всего абсолютно непричастным к данным разработкам специалистам и по истечении длительного периода времени.
При этом, исходя из анализа современных тенденций развития теории управления и робототехники в частности, мы видим, что до сих пор не исчерпаны возможности по решению проблем управления традиционными методами и применение данной технологии будет невостребовано. Рисковать на внедрении своими деньгами никто из нас не желает.

Mike, ты же видишь. Ещё не время откапывать этот труп.
Может лет через десять-двадцать, когда большинство ныне здравствующих спецов убедятся, что классические подходы не подразумевают развития, и задумаются в поисках альтернативы.
Подумай нельзя-ли решить твою проблему уже отработанными методами. А если конкретной проблемы нет, то не стоит и тревожить этот прах.

Вот нарыл кое что:
http://www.nlr.ru:8101/poisk/s ...
Там в поле "Автор" вписываете "Львов Г.А.". Запускаете "Поиск". Получаете 3 книжки. Но там только библиография о том, что такие издания есть в природе. Текстов в сети, похоже, что и нет.

ELARM:
Дык я и решаю свои проблемы относительно успешно (точнее, с переменным успехом. Просто есть проблемы, например с выставкой начальных значений динамической системы. А оценки, получаемые с помощью разработанных мной методики построения измерительной структуры и алгоритмов, очень зависят от точности начальной выставки)
А разрабатываю я в пределах традиционных направлений, мне их пока хватает. Но всегда интересно попробовать другое и добиться еще лучших результатов.

Просто тут какой-то ореол секретности наблюдается вокруг этого подхода, для математических теорий необычно как-то

Vint
Спасибо!

Slash
По-поводу моделирования, включая fuzzy весьма успешно может быть применен очень интересный и почему-то малоизвестный продукт МВТУ им.Баумана http://mbty.com.ru/ с подробной документацией и примерами, по нечеткой логике в том числе http://www.reactors.narod.ru/m ... , бесплатной версии для решения достаточно сложных задач хватает.

Может быть я не совсем владею темой, но насколько я знаю устойчивых (и предсказуемых) нейронных цепей неприродного происхождения в природе пока не придвидится. Читайте UPGRADE.

Липчанин: Вот! То что доктор прописал! Зачем рыть землю эскаватором там, где можно обойтись лопатой. Не знаю кому как, но мне этот подход понравился. Рекомендую. В МВТУ не дураки сидят. Главное, девиз соблюдён: "Минимум затрат, максимум результат!" А ещё! Там исходники выложены! Налетайте!

Далеко не все задачи лопатой решишь. В том то и дело

Липчанин
Спасибо, начну переваривать!

Еларм, аТан, Vint
Упрёки в излишнем ехидстве и издевательстве принимаются. Извините, если я задел честных бывших копателей нейронных сетей - у нас просто это была жаркая тема по противодействию кое-кому из бывших... там за рубежом... Сути состояния темы этого, однако, как видно из обсуждения и практики - реальных устройств, это не меняет. НЕ СУЩЕСТВУЕТ устройства распознавания образов и нет на его базе поэтому ни автоматических автомобилей, ни даже проще - самолетов. Беспилотники, как известно, все управляются не распознавалкой, а с наземного пульта - ОПЕРАТОРОМ по живому поставляемому по эфиру видеосигналу. Роботы- пылесосы вообще видесигнал в своей программе движения не используют, самые сложные промышленные роботы используют статичные матрицы фиксированного образца изображения. Вот и ВСЁ - по нейронным сетям на практике.

В целом, я покинул данный форум в знак протеста по политики удалений и изредка только просматриваю его ветки и как сейчас отвечаю индивидуально.
По поводу общего конца и законченности науки... вопрос насущный, как видно. Советую интересующимся следующий достаточно (для меня) авторитетный источник....: Канон Евангелия, апостольские послания Апостола Павла. Почитайте - мне, кажется, найдёте там для себя кое-что интересное.... Хотя ... , похоже, что вы правы в главном, Человечество уже вступило в фазу САМОЗАКРУЧИВАЮЩЕЙСЯ спирали ( с ускорением процессов) приближения к Концу. Тогда всё это уже становится не очень актуальным - относительно.
С уважением, Сергей Мизин.

Serg M
>Беспилотники, как известно, все управляются не >распознавалкой, а с наземного пульта - ОПЕРАТОРОМ по >живому поставляемому по эфиру видеосигналу.
При всем уважении - это не так.
Конечно БЛА управляется не распознавалкой, она там непричем, но САУ любой нормальный аппарат иметь должен (и большинство имеет).
Сейчас вопрос актуальный - создание адаптивных САУ для БЛА, ибо в настоящее время степень их автоматизации все больше возрастает и постепенно роль оператора сводится к эпизодическому вмешательству в управление, как то зименение плана полета, например.
Но в этой задаче я в какие-либо перспективы НС не верю.

>По поводу общего конца и законченности науки... >вопрос насущный, как видно.
Наука только начинается. Только должно кануть в лету человеческое невежство

>Человечество уже вступило в фазу САМОЗАКРУЧИВАЮЩЕЙСЯ >спирали ( с ускорением процессов) приближения к >Концу.
В двумерном сечении - возрастающая экспонента. Интересна тут асимптота - качественный скачок-переход.
Возможно, будет преобразована даже физическая реальность. И жизнь человека уже прежней, к счастью, не будет!
А сейчас время такое - каждый показывает сове настоящее лицо.

>приближения к Концу. Тогда всё это уже становится не >очень актуальным - относительно
Это приближение к Началу. А новая Наука и новая техника и тогда будет актуальна.

Mike, Вы пропустили существенную мысль в посте Serg M,
если она всё ещё не понятна, то не надо пытаться
что-то отвечать. А мысль здравая и очень стоит внимания.

Мысль понятна, но ремарки были необходимы

К вопросу о "ненужности" НС и о применимости классической ТАУ. Как насчет замастырить систему из нескольких десятков (а лучше сотен) тысяч НЕЛИНЕЙНЫХ элементов. Слабо? Или например возмем нетривиальную (не решаемую прямым перебором и примитивными эвристиками) задачу раскроя материалов. Как мы ее будем решать классическими методами? А человеческий мозг решает, причем успешно.

2Злой:

Легко. :) И давно решено. Для разминки:

Сотня тыс. нелинейных? :)) Ну-ну.
Дано: прокатно-формовочный станок (по сути стан),
предв. анализ - это 250 параметров, real-time. Любая логика 85-го г.в. доступна. Станок единственный и производит продукцию. Цена комплекта рабочих
поверхностей много больше цены автоматизации
(на случай ошибки :).

Цель: убрать часто ошибающихся людей из упр-я.

Только не надо громко трепстись, что плёвая задача.
:))

11 чел., 7 мес., 13 микрух i8080 + обвязка, датчики,
упр-е. Заработало с первого разу, после включения,
работало 2 мес. до остаточного износа поверхностей.
(напомню, это 8-бит проц, тактовая аж 1.2MHz, поскольку микрухи были родные, а потому очень дорогие, RAM на
каждом контроллере 8Кб, больше оно не адресовало :).

САУ, САУ... Вот вам САУ. И попробуйте, считая _ВСЮ_
физику, сделать хотя бы близко к этому по эффективности
на 1 такт CPU. :))

НА СЕГОДНЯ: Имея просто необозримые мощности процов
гаспада проектировщики плохо осознают размер и
емкость (как интеллект., так и реализационную)
задач, за которые с уверенным видом берутся.

Злой, очень просто всё: раскрой был в 1984 году
_точно_, и выпускался _серийно_. :)) Тож мне задача.

Так вот, в связи с непомерным кол-вом денег, доступных,
обычно, заказчикам, задачи автоматизации, _НА_СЕГОДНЯ_,
всё-таки решаются... Но какой ценой?!

Извините за нескромный вопрос, сколько сейчас стоит специалист по неронным сетям, в месяц?

Определи, что такое спец.? :))
Если у тебя есть это пределение (только
не зачитывай выдержки из книжек), тогда приходи,
поговорим...

Я недавно для нужд лаборатории (мы как раз занимаемся нейронными сетями) приобрел большую часть книг из серии "Нейрокомпьютеры и их применение".
Из этой серии одна из тех, которые мне больше всего понравились, как раз посвящена применению НС в авиации - "Нейрокомпьютеры в авиации (самолеты)".

В скобках аказано про самолеты, т.к. есть еще книги "Нейрокомпьютеры в авиации (вертолеты)", "Нейрокомпьютеры в космической технике" и др.

Книги из этой серии можно приобрести прямо в издательстве "Радиотехника" (так будет дешевле всего), либо в каких-нибудь интернет-магазинах (но в Озоне, например, их нет).

Если будет интересно что нибудь по нейросетям, или их применениям, спрашивайте на http://www.neuroproject.ru/forum
Удачи.

8) И что, Олег, прочитал ты там хоть про один
реально реализованный проект?! :)))

Засунь эту рекламу, а так же тему вцелом подальше от
работающих людей. Не мешай им.

Oleg: Слыхал я как-то на одном симпозиуме: "Предлагается использование нейронной сети для управления БПЛА, --- гарантировано 9 манёвров из 10 адекватных воздушной обстановке." Интересно, а сел бы в такой самолёт сам? Штучки-то дорогие, жалко если грохнется.

Хотелось бы внести и свои пять копеек - благо одна из немногих тем по которой могу квалифицированно выступить, вроде как ПХД защитил по мапинному обучению и распознаванию образов... ANN свой век отжили, причем не только в теории (это порядка 10-15 назад уже было), но и в приложениях к другим наукам. Был правда взлет Self-organized maps - некоторого подкласса сетей, но и тот тоже погас уже. Были интересные попытки обучения не только весов но и самой архитектуры ANN (я так понимаю, гермионные сети - один из таких примеров), но и они сошли на нет. Одна из основных причин - огромные размеры тренировочного множества. Из векторных подходов сейчас самый "модный" Support Vector Machine, с различными фишками такими как "boosting", "обучение ядра" и т.д. Одним из лидеров в области являеся Michael Jordan (UC Berkeley). Он, кстати занимается другим направлением в областях машинного обучения и РО, так называемыми "graphic models", нпример сетями Баеса. Мой же шеф является представителем структурной/символической школы. Если интересно, можете набрат' в Гугле "Evolving Transformation Systems"---получите ссылки на нашу модель. Будут вопросы - пишите, отвечу.