Moin Moin ...

Ich hab vor einiger Zeit (1-2 Jahre) auch mal mit neuronalen Netzen gespielt.
Allerdings waren meine Ansätze zum Thema Lernen und Training einfach nur Müll.
Im Nachhinein verständlich weil mein Mathematisches Basiswissen große Lücken hatte.
(Nur mit Mittelstufenmathematik, tut man sich etwas schwer irgendwelche Maxima zu bestimmen. o.ä.)

Zum Thema Cosinus : Ich hatte auch schon ein zwei mal den Fall, dass die trigeometrischen Funktionen ein Perfomance-Engpass waren.
Meistens bringt dich da eine Wertetabelle weiter.

Allerdings ist mir gerade beim Lesen durch den Thread noch was anderes eingefallen.
Und zwar hat eigentlich sich schonmal jemand Gedanken gemacht ob man ein neuronales Netz nicht mit OpenCL-Unterstützung implementieren könnte ?
Also dass man quasi den rechenintensiven Teil auf eine Grafikkarte auslagert, ähnlich wie es manche Spiele mit der Physik machen.
Ich habe mich neulich mal in OpenCL eingelesen, (sehr schwere Kost, viele Specs, wenige grundlegende Beispiele ) eigentlich mehr zum Spaß, weil ich gelesen hab, dass ich meine neue Grafikkarte für GPU-Computing benutzen kann.
Dieser GPU-Ansatz taug ja immer für Situationen wo viele Werte parallel nach ähnlichen Schemata verrechnet werden. (Matrix-Rechenoperationen mit großen Matrizen).
Und gerade wenn man so ein Netz quasi Schichtweise abarbeitet, kann man zumindest was in der einen Schicht drin passiert parallelisieren.
(So wie ich das auf der ersten Seite verstanden hab)

Wie gesagt ich hab keine praktische Erfahrung mit neuronalen Netzen und auch nicht wirklich mit OpenCL und dem dazugehörigen Zeug.
Aber ich wollte einfach so mal eine Idee in den Raum stellen, vllt. is es ja als Ansatz brauchbar.

EDIT: Ziemlich viiiiiel später mir das aufgefallen http://www.codeproject.com/KB/graphics/GPUNN.aspx

Gruß
Sebastian