Anwendungen für neuronales Netz?

[problembär]

Hallo,

probiere gerade mit FANN rum.

Python-Bindings sind in dem zip-File. Hab's auch installiert bekommen (Python 2.4, SuSE 10.0).

Aber was kann man jetzt damit machen? Wohl vor allem Muster erkennen oder vorhersagen wie hier.

Hat jemand schonmal was anderes, coole(re)s oder überhaupt was damit gemacht?

Gruß

[würmchen]

Hab mich ein Semester im Studium damit rumgequält, aber das war mehr Theorie....
Allerdings habe ich in der Zeit gelernt, das man mit einem Neuronalen Netz recht viele Probleme lösen kann, für die es sonst keine Lösung gibt, da das Netz eben intuitiv arbeitet und nicht direkt einem Algorithmus folgt. Man brauch also nicht wirklich einen Algorithmus zu entwickeln...

Was man stattdessen brauch ist einen BERG von Daten, denn das Netz muss ja irgendetwas lernen. Desto mehr Daten man hat, desto besser KANN das Netz werden, muss es aber nicht

Wir hatten Teilweise Netze mit Exakt den selben Daten 20 mal lernen lassen und nur 2 Ergebnisse konnte man gebrauchen. Ist irgendwie ein Geduldsspiel oder man brauch recht viel Erfahrung damit, um Ergebnisse direkt zu interpretieren.

[problembär]

Danke für die Antwort.

Das klingt ja nicht sehr vielversprechend. Ich weiß auch gar nicht, wieso man mit so wenig "Neuronen" so schwierige Aufgaben lösen können soll. Das menschliche Gehirn hat ja auch 10 hoch 11 oder so. Ich glaube, irgendwas muß da noch grundsätzlich anders sein ...

Gruß

[HerrHagen]

Ach doch, mit KNN lässt sich ziemlich vieles machen (eigentlich alles...). Auf deiner verlinkten Seite kann ich allerdings auch nicht sehr viele Beispiele erkennen.
Klassische Einführungsbeispiele sind z.B. Schrifterkennung oder Erkennung der Sprache eines Textes.
Beides ist recht leicht umzusetzen. Schau mal auf den KNN-Eintrag bei der Wikipedia. In den Links dort solltest du ein paar Beispiele finden.
Ich hab mal an einer Spracherkennung mit KNNs gearbeitet (bin allerdings nie richtig fertig geworden).

Ich weiß auch gar nicht, wieso man mit so wenig "Neuronen" so schwierige Aufgaben lösen können soll. Das menschliche Gehirn hat ja auch 10 hoch 11 oder so.

Das menschliche Gehirn kann aber auch noch eine ganze Menge mehr... Man kann schon mit wenig Neuronen viel erreichen. Zu viele Neuronen sind auch gar nicht gut, da dies schnell zu einer Überanpassung führt (das Netz lernt die Daten einfach auswendig ohne die Logik dahinter zu "verstehen"). Mehr als 2 Schichten braucht man eigentlich auch nie.

[darktrym]

Also "vieles" können KNN nicht. Ich meine, es wären nur Klassifikation und Approximation. Mit künstlicher Intelligenz hat das soweit was zu tun, das man etwas lernt und später an unbekannten Daten Wissen abzuleiten.

Und häufig bekommt man mit mehr Neuronen auch nicht bessere Ergebnisse. Nicht zu vergleichen mit dem menschlichen Denkapparat.

[problembär]

Erkennung der Sprache eines Textes ist schon als Beispiel auf der Seite mit kurzen Listings beschrieben ...

Mehr als 2 Schichten braucht man eigentlich auch nie.

Bei manchen Leuten hat man wirklich den Eindruck, daß da auch nicht mehr aktiv ist .

Und was ist mit der "Science Fiction"? Also, seht ihr eine Möglichkeit, mit den bisherigen Modellen z.B. das Verhalten einfacher Lebewesen (Fliegen oder so) nachzubilden?
Etwa Kamera als Input, und der Roboter versucht Hindernissen auszuweichen oder Objekte zu untersuchen, weil er mehr darüber wissen will?

Gruß

[EyDu]

Und was ist mit der "Science Fiction"? Also, seht ihr eine Möglichkeit, mit den bisherigen Modellen z.B. das Verhalten einfacher Lebewesen (Fliegen oder so) nachzubilden?
Etwa Kamera als Input, und der Roboter versucht Hindernissen auszuweichen oder Objekte zu untersuchen, weil er mehr darüber wissen will?

Da man die offensichtliche Ahnungslosigkeit förmlich spüren kann ^^, empfehle ich einfach mal dieses Buch. Gibt es auch gedruckt und in deutsch.

[problembär]

Ok, werd' ich mal lesen (obwohl von 1996?)
Solange auf dem Gebiet aber niemand wirklich vorzeigbare Ergebnisse hervorbringen kann, ist da jeder ahnungslos.
Das heißt auch, man sollte den bisherigen Büchern nicht blind trauen, soweit darin steht, dies oder das sei nicht möglich. Das Ende der Entwicklung ist ja noch gar nicht absehbar.

Gruß

[EyDu]

Für Grundlagen ist 1996 noch nicht zu alt. Du kannst es ja online anlesen und dann immer noch entscheiden, ob du es auf Papier haben möchtest.

[jerch]

...z.B. das Verhalten einfacher Lebewesen (Fliegen oder so) nachzubilden?...

Fliegen == einfache Lebewesen? Mal eben so im Rechner geschätzte 200 Mio. Jahre Evolution überspringen?
Nein im Ernst, neuronale Netzwerke oder heutige Programme hierzu verfolgen definitiv keine Emergenzphänomene (vom Ziegelstein zum Haus). Auch ist vom Bezug zur Natur nicht vielmehr als der Name "neuronal" übrig, da die mathematischen Modelle dahinter stark vereinfachte Grundannahmen treffen. Alles weitere ist ob der schieren Rechenlast derzeit nicht abbildbar. So entwickeln Wissenschaftler in der Schweiz, in Zürich oder Bern (weiß grad nicht genau), ein Modell eines 1 kubikzentimetergroßen Rattenkortexareales mit Hilfe eines massiv parallelen Rechenclusters um nach 3 Tagen Rechenarbeit 1 Sekunde Zustandsänderung des entsprechenden Areales abbilden zu können. Dazu fällt mir nur ein: Na denn Prost!
Um beim Bild mit den Ziegelsteinen zu bleiben: Sie können dann evtl. erklären, wie die Verfugung zwischen 3-4 Steinen aufeinander wirkt, sind aber immernoch weit von dem Modell "Haus" entfernt. (Ganz zu schweigen davon, daß selbst dieses Modell für so einen "geringen" Ausschnitt Vereinfachungen treffen muß, von denen noch nicht absehbar ist, ob sie relevant sind...)

Zum Buch:
Die Erkenntnisse der NN-Forschung gehen z.T. auf die 60er zurück (Stichwort: Assoziativspeicher) und als 1x1 dieses Forschungsgebietes wird das Buch nicht so schnell veralten. Und so ambitionierte Ziele wie Deine Frage nach Verhaltensmuster von Fliegen haben die KI-Forscher schon Ende der 70er aufgegeben (als Nahziel) und so den Weg für offensichtlichere Ziele geebnet (Mustererkennung usw.). Das Buch bietet in meinen Augen einen guten fundierten Einstieg in die Problematik (hat mir zumindest sehr geholfen) und zeigt Dir auch schnell die Grenzen des Ganzen auf.

Gibts den SNNS eigentlich noch? Wird da noch dran entwickelt?

[problembär]

Fliegen == einfache Lebewesen? Rolling Eyes

Ist klar: Sehr beeindruckende Flugleistungen, hohe "Abfluggeschwindigkeit", Facettenaugen. Gemeint war, daß da trotzdem weniger Platz für umfangreiche Nervensysteme ist als bei Menschen oder Ratten usw.. Und Drosophila ist ja das Lieblingsforschungsobjekt der Biologen, eben, weil gut überschaubar, hohe Vermehrungsrate usw..

Aber vielen Dank für die weiteren Aufsführungen! Jetzt kann ich einigermaßen einordnen, was man von FANN usw. erwarten kann und was nicht.

Laut Google ist SNNS noch ziemlich aktiv.

Ganz so blöd war das übrigens nicht, was ich mir so vorgestellt habe: Immerhin hat(te) Aibo Kameras für optischen Input, und wenn er merkte, daß er nicht mehr genug Saft hatte, suchte er allein seine Ladestation und setzte sich drauf. Manchmal schaffte er's auch nicht und blieb unterwegs liegen ... Waren da (bei Aibo) nicht auch KNNs eingebaut oder war da alles "herkömmliche Programmierung" ?

Interessant finde ich auch den Ansatz mit den Roboterschwärmen, die ebenfalls unerwartetes, bis zu einem gewissen Grad selbständiges Verhalten zeigen. Wenn ich sowas sehe, bin ich immer total fasziniert ...

Und dann gab's da noch das Cyc-Projekt, von dem ich mir auch schon mehr Ergebnisse erhofft hätte (weil AFAIR schon 1993 davon in der c't berichtet wurde).

Generell weiß ich natürlich schon, daß das mit der KI so eine Sache ist.
Aber z.B. Spracherkennung ist doch schonmal ein schönes Ergebnis, das früher auch niemand für möglich gehalten hat.

Und mit FANN ein KNN in Python ansprechen zu können, finde ich auch klasse!

Viele Grüße