問題タブ [neural-network]

論文の基礎となる AI に関連するトピックのアイデアが必要です。主に遺伝的アルゴリズムとニューラル ネットワークの技術に興味があります。私はすでにいくつかのアイデアを持っていますが、どれも私には当てはまらないようです!

どんな助けでも本当に感謝します!! :)

ANN をトレーニングしようとしています (このライブラリを使用します: http://leenissen.dk/fann/ )。結果はやや不可解です。基本的に、トレーニングに使用したのと同じデータでトレーニング済みネットワークを実行すると、出力は次のようになります。トレーニングセットで指定されたものではなく、乱数です。

たとえば、トレーニング ファイルの最初のエントリは次のようになります。

最初の行は入力値で、2 行目は目的の出力ニューロンの値です。しかし、まったく同じデータを訓練されたネットワークにフィードすると、訓練の試行ごとに異なる結果が得られ、それらは 1 とはまったく異なります。たとえば、次のようになります。

そして、別の試みで：

トレーニング セットのサイズが不十分である可能性があることは認識していますが (これまでのところ、入力/出力のペアは約 100 しかありません)、少なくともトレーニング データが正しい出力値をトリガーするべきではありませんか? 同じコードは、FANN の Web サイトで説明されている「はじめに」の XOR 関数でも問題なく機能します (1 リンクの制限を既に使い果たしています)。

免責事項：私は数学の天才ではありません。また、ニューラルネットワークを作成した経験もありません。だから、私がここでたまたま言ったばかげたことを許してください。;）

機械学習に使われているニューラルネットワークについてはいつも読んでいましたが、簡単な仮想マシンを書いて実験をしていると、別の方法で応用できるのではないかと思い始めました。

具体的には、仮想マシンをニューラルネットワークとして作成できますか？もしそうなら、それはどのように機能しますか（必要に応じて、ここで抽象的な説明を自由に使用してください）？

Joycean Machineのことを聞いたことがありますが、非常に漠然とした説明以外の情報は見つかりません。

編集：ここで私が探しているのは、ニューラルネットワークベースのVMがアセンブリをどのように解釈するかについての正確な説明です。入力はどのように処理されますか？個々の入力はメモリアドレスになりますか？ブレーンストーミングしましょう！

問題を解決するためにニューラルネットワークとは対照的に遺伝的アルゴリズムをいつ使用するか（およびその逆）を決定するための経験則（または一連の例）はありますか？

両方の方法を混在させることができる場合があることは知っていますが、2つの方法の高レベルの比較を探しています。

DS のハードウェアは、遺伝的アルゴリズムを使用したフィードフォワード ニューラル ネットワークを利用するゲームを実行できるかどうか疑問に思っていました。これは自作ゲームや nn と ga の実装に関係していることは知っていますが、興味があります...

(DSのARMがどう使われているかなどなど、私は何も知りません)

前もって感謝します ：-）

Matlab (Neural Network Toolbox + Image Processing Toolbox) で、画像から特徴を抽出し、「特徴ベクトル」を構築するスクリプトを作成しました。私の問題は、一部の機能が他の機能よりも多くのデータを持っていることです。これらの機能が、データの少ない他の機能よりも重要になることは望ましくありません。

たとえば、9 つの要素で構成される特徴ベクトルがあるとします。

featureVector = [hProjection、vProjection、面積];

入力として featureVector を使用してニューラル ネットワークを構築すると、領域は入力データの 10% しか占めず、それほど重要ではありません。

tansig 伝達関数 (パターン認識ネットワーク) を備えたフィードフォワード逆伝播ネットワークを使用しています。

どうすればこれに対処できますか?

何かをプログラミングする方法についてはあまり質問はありませんが、どこにも見つからないような特定のプログラミング言語に関する情報を探しています。それは私が見ているいくつかの論文で参照されているようです。言語の名前は「NeuPro」です。これはニューラルネットワークを操作するためのものであり、prologと非常によく似た構文を持っているように見えます。とにかく、誰かが参照を提供するためにいくつかの光を当てることができれば、私が取り組むことができるのは素晴らしいことです。

Python のニューラル ネットワークのサンプル コードを誰かが持っているのではないかと思います。誰かが完全なウォークスルーを備えた何らかのチュートリアルを知っていれば、それは素晴らしいことですが、サンプルソースも同様に素晴らしいでしょう!

ありがとう

少し前にニューラル ネットワークについて読んだことがあり、ANN (特にバックプロパゲーションによって学習する多層パーセプトロン) がイベントを真または偽として分類する方法を学習できることを理解しています。

2つの方法があると思います：

1) 1 つの出力ニューロンを取得します。値が > 0.5 の場合、イベントは true である可能性が高く、値が <=0.5 の場合、イベントは false である可能性があります。

2) 2 つの出力ニューロンが得られます。最初の値が 2 番目の値よりも大きい場合、イベントは真である可能性が高く、その逆の場合もあります。

このような場合、ANN は、イベントが真である可能性が高いか、偽である可能性が高いかを示します。どのくらいの可能性があるかはわかりません。

この値をオッズに変換する方法や、ANN からオッズを直接取得する方法はありますか。「イベントが真である確率は 84% です」のような出力を得たいと思います。