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Thema: einfaches neuronales Netz, inkl. deep learning

  1. #11
    Erfahrener Benutzer Robotik Einstein
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    Powerstation Test
    Genau zu solchen Dingen sollten wir uns hier hinarbeiten.



    MfG

  2. #12
    HaWe
    Gast
    ja, einen Einstieg über Mxt's Link mit Input/Output-Hardcoding hast du ja, und wenn man jetzt weiter machen will, um auch neue Muster während der Laufzeit zu trainieren, braucht man ein User-Interface mit vielen Switches und ein Dashboard.

  3. #13
    Erfahrener Benutzer Roboter Experte
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    Das kleine Beispiel zeigt aus meiner Sicht sehr schön, was einen bei neuronalen Netzwerken an Berechnungen erwartet.

    Ich habe etwas den Eindruck, Moppi erwartet bei komplexeren NN irgendwelche komplexeren C Konstrukte in der Programmierung. Das ist aber so nicht der Fall, der komplexere Code ist nur die größere erforderliche Infrastruktur für die Berechnung der größeren neuronalen Netze. Im Grunde bleibt es auch bei komplexeren NN nur bei for-Schleifen, Arrays und den Grundrechenarten. Sonst gibt es da auf der Ebene der "einzelnen C Zeile" nicht wirklich was interessantes zu sehen.

    Es gibt einen festen Zusammenhang zwischen diesen Netzwerkstrukturen und dem mathematischen Gebiet der linearen Algebra. Ein Tensor, bekannt aus den Namen von NN Software wie TensorFlow oder TensorRT, ist dort die Veralgemeinerung von Skalaren, Vektoren, Matrizen usw.

    D.h. bei einem komplexeren NN habe ich noch mehr Vektoren, Matrizen usw. zu verrechnen. Sonst ändert sich da nix. Ob ich das Rechnen nur mit einem Prozessor, mit vielen oder mit Bleistift und Papier mache, ist dem NN völlig egal.

    NN werden heute gerne mit Grafikkarten Hardware berechnet, weil man da heute tausende (aber relativ doofe) Kerne in einem Chip hat. Da kann man die Zillionen Multiplikationen und Additionen halt schön schnell durchschieben. Auch Googles spezielle KI Prozessoren enthalten im wesentlichen nur viele Kerne, die nichts anderes als 256x256 Matrizen verarbeiten können.

  4. #14
    HaWe
    Gast
    völlig richtig, ich habe mein Netz deshalb ja auch 100% skalierbar aufgebaut, mit beliebig vielen Inputs, Outputs und Neuron-Layer-Größen - die Rechnerei bleibt bei einem 3-Neuronen-Netz oder bei einem 50-Neuronen-Netz absolut dieselbe:
    Code:
    // neural net size
    #define  NMAXIN    108       // max number of inputs (sensors)
    #define  NMAXHID    20       // max number hidden layer neurons
    #define  NMAXOUT    20       // max number output layer neurons
    
    #define  NMAXPAT    70       // <<< max number of traineable patterns;
    //-------------------------------------------------------------------------------------
    // neural net: neurons and patterns
    
    float    WeightLIn[NMAXIN+1][NMAXHID+1];
    float    WeightLOut[NMAXHID+1][NMAXOUT+1];
    
    float    Input[NMAXPAT+1][NMAXIN+1];
    float    Target[NMAXPAT+1][NMAXOUT+1];
    float    Output[NMAXPAT+1][NMAXOUT+1];
    //float    Contxt[NMAXOUT+1];    // Jordan-net: neuron-number == output-number
    
    float    currIn[NMAXIN+1],     // currently polled inputs
             inbuf[NMAXIN+1];      // intermediate stored inputs for editing
    float    currOut[NMAXOUT+1],   // currently computed net outputs
             outbuf[NMAXOUT+1];    // intermediate stored outputs
    
    int16_t  NumInput = NMAXIN, NumHidden = NMAXHID, NumOutput = NMAXOUT;

  5. #15
    Erfahrener Benutzer Robotik Einstein
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    Zitat Zitat von Mxt Beitrag anzeigen
    Ich habe etwas den Eindruck, Moppi erwartet bei komplexeren NN irgendwelche komplexeren C Konstrukte in der Programmierung.
    Kann man so nicht sagen. Ich weiß noch nicht, was da kommt. Nur Theorie genügt mir nicht. Was sich später ergibt, wird sich zeigen. Sicher werden aber weitere Codeschnipsel hinzukommen, wenn man zu komplizierteren Techniken übergeht. Hier erwarte ich schon, dass es da noch Unterschiede gibt. Mich interessieren auch nicht die C-Konstrukte, sondern die Funktion. Deshalb habe ich an Pseudocode appelliert und an PAPs.





    MfG

  6. #16
    HaWe
    Gast
    Perzeptron-Learning und Backpropagation sind reine mathematische Matrizen-Operationen, die sich mathematisch (Formeln) und algorithmisch (Programmcode) darstellen lassen.
    Was passiert: Neurons sind Strukturen mit inneren Variablen, die beim Training schrittweise (Schleifen) so verstellt werden, bis für jeden Input der gewünschte Output "passt" (Approximierung), d.h. der Fehler (float) unter einem frei gewählten Grenzwert liegt.

    Für ein Verständnis habe ich mir damals KI-Bücher gekauft, wo beides schrittweise erklärt wird; in Web-Tutorials ist das sehr komprimiert, dennoch hier noch ein Link:

    https://towardsdatascience.com/perce...m-d5db0deab975

    Bild hier  

    Bild hier  

    Bild hier  

    Google: Perzeptron-Learning

  7. #17
    Erfahrener Benutzer Roboter Experte
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    Hier mal grob der Workflow für DeepLearning mit (32 Bit) Arduino als Ziel:

    Entwicklung und Training des DNN auf dem PC (ersatzweise Raspi)
    https://www.tensorflow.org/

    Dann Portierung auf TensorFlow Lite und das Ergebnis auf den Arduino bringen
    https://www.tensorflow.org/lite/
    https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers
    (Arduino_TensorFlowLite ist als -> Alpha ! <- Version über den Arduino Bibiliotheksmanager installierbar.)

    Keine eigene Erfahrung damit, vielleicht mal, wenn ich viel Zeit habe.

    Aber z.B. bei Adafruit gibt es Spracherkennung auf deren M4 Boards, die so gemacht wurde.

  8. #18
    HaWe
    Gast
    @Mxt: das ist aber sääähr schwäääre Kost für Anfänger!

  9. #19
    Erfahrener Benutzer Roboter Experte
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    Ist ja nicht für den Anfänger, sondern für den noch zu findenden, der das freiwillig für den Anfänger in der Arduino IDE nachbaut ...

    Jenseits der einfachen Beispiele sind NN heute nun mal bei fertigen Tools, diversen verbreiteten Dateiformaten usw. angekommen. Wenn man das alles ablehnt, wird es schwierig da über die einfachen Beispiele hinaus zu kommen.

  10. #20
    HaWe
    Gast
    ja, dann ntl OK!

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