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Thema: einfaches neuronales Netz, inkl. deep learning

  1. #41
    Erfahrener Benutzer Roboter Genie Avatar von Moppi
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    Ich habe den auf "erledigt" gesetzt, weil ich der Meinung war, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt ausreichend geklärt war, worum es bei meinem Anliegen geht.
    Das darf deswegen ruhig weiter diskutiert werden, wenn noch jemand was dazu zu sagen hat.


    MfG

  2. #42
    Erfahrener Benutzer Robotik Einstein
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    Zitat Zitat von Rumgucker Beitrag anzeigen
    Hallo Moppi, HaWe, Mxt und Holomino,

    ich danke Euch für diesen interessanten Thread und hoffe, dass "Thread erledigt" nicht heißt, dass mein später Beitrag hier unerwünscht ist.


    Ich stelle mir eine nur mir bekannte geheime und dunkle "Umwelt" vor.

    Sie besteht aus einem Schachbrett mit 8 mal 8 Feldern, von denen viele mit Mauern besetzt sind. Ein vollständig blinder Roboter soll durch diese ihm unbekannte Umwelt hüpfen und den Ausgang finden.

    Der Roboter kann ausgehend von seiner Position in alle acht Richtungen springen. Wenn der arme Kerl gegen eine Mauer hüpft, wird er bestraft und zurück auf die Startposition gestellt. Die Anzahl der Strafen wird gezählt.

    Als "normales" Programm wäre das ein 50-Zeiler inkl. Deklarationen und man findet findet mit weniger als 64 Strafen nicht nur irgendeinen, sondern sogar den optimalen Weg, wenn es denn überhaupt einen Weg gibt.

    Ich spekuliere, dass KNN dem weit unterlegen sind.

    Man wird viele ähnlich einfache (aber sinnvolle) Anwendungen finden, in denen KI eher hinderlich erscheint. Sinnvoller scheint der Einsatz erst zu werden, wenn die Aufgaben komplexer werden. Sprach- und Bildererkennung. Aber damit geht automatisch die von Moppi geforderte anschauliche Einfachheit verloren.

    Bei großen Projekten treten auch strukturelle Probleme in den Vordergrund. Die mangelnde Parallelität und die fehlende dynamische Vernetzung unserer Computer. Beide strukturellen Mängel können nur mit der brutalen Rechnergeschwindigkeit von GPUs halbwegs ausgebügelt werden.

    ---------------

    Mich persönlich würden winzige lernende und sich vernetzende KNN sehr interessieren. Aber dann mit einem matrixarmen Ansatz, der besser an die Gegebenheiten unserer kleinen Controller angepasst ist.

    Und ich glaube auch, dass hier im Forum genug Expertise vorhanden ist, um auf neue Ansätze zu kommen.

    Viele Grüße

    Wolfgang
    NNs sind nur dann festem prozeduralem Code überlegen, wenn sie auf komplexe und auch auf unscharfe Bedingungen sinnvolle Reaktionen bringen müssen.
    Um verschieden große Autos, Fussgänger und Fahrräder an beliebigen Stellen und aus verschiedenen Perspektiven in Bildern zu identifizieren
    - oder auch Gesichter in verschiedenen Größen und aus verschiedenen Perspektiven mit unterschiedlichem Gesichtsausdruck als Personen zu identifizieren und zu erkennen, wirst du um NNs nicht herumkommen.
    Gleiches gilt für Buchstaben- und Ziffernerkennung (Texterkennung) bei verschieden großer Schrift mit verschiedenen Font-Typen, die auch an verschiedenen Stellen und auch geneigt und verdreht gegen die Matrix-Waagerechte/Senkrechte in einem großen Pixel-Feld erscheinen (TFT-Pixelmatrix, Kamera-CCD-Sensor).

    Es gibt aber für verschiedene Anwendungszwecke viele verschiedene NN-Topologien und - Funktionalitäten, sowohl assistiert trainiert als auch selbst-trainierend, und nicht jedes Netz ist für alle Zwecke geeignet.
    Ein EINFACHES Netz (Topic-Titel) wird jedoch KEINE sinnvollen Anwendungsgebiete in der Robotik haben, sondern nur sehr komplizierte, große und komplexe NNs:
    Zum Verständnis der einfachsten Neuron-Funktionen sind große und komplexe aber absolut ungeeignet.

    Ein schon etwas größeres NN mit verwendbarer Funktionalität habe ich ja hier entworfen:
    https://www.roboternetz.de/community...Cr-Arduino-ESP
    doch es gerät bereits extremst an die Grenzen der Leistungsfähigkeit (RAM, Speed) von Arduino-MCUs.
    ·±≠≡≈³αγελΔΣΩ∞ Schachroboter:www.youtube.com/watch?v=Cv-yzuebC7E Rasenmäher-Robot:www.youtube.com/watch?v=z7mqnaU_9A8

  3. #43
    Erfahrener Benutzer Robotik Einstein
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    PS,
    Einen ganz entscheidenden Aspekt von NNs habe ich aber noch gar nicht erwähnt, obwohl er eigentlich aber auch offensichtlich ist:
    Ist eine NN-Struktur per Programm erstellt (gewisse Anzahl von verschieden großen, miteinander verknüpften Neuron-Layern samt Sensor-Eingängen und Output-Devices), dann kann es zur Laufzeit (!) auf verschiedenste Lerninhalte trainiert werden, es kann alte Muster durch neues "Wissen" überschreiben und auch ganz neue Wissensinhalte dazulernen.
    Und das nicht nur für eine Spezielle Kategorie wie z.B. Schrifterkennung, sondern man kann das bisherige Wissen abspeichern, alles löschen, und nun mit dem selben Netz z.B. Gesichter- oder Sprach-Erkennung trainieren.
    Oder auch "4 Gewinnt" oder evt sogar "Go" spielen.
    Dann wieder alles abspeichern, und wieder ein anderes Wissens-Set laden, neu erstellen oder weiter trainieren.
    Geändert von HaWe (09.11.2019 um 12:28 Uhr) Grund: typo
    ·±≠≡≈³αγελΔΣΩ∞ Schachroboter:www.youtube.com/watch?v=Cv-yzuebC7E Rasenmäher-Robot:www.youtube.com/watch?v=z7mqnaU_9A8

  4. #44
    Benutzer Stammmitglied
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    Beiträge
    39
    Danke Euch. Spannende Materie.

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