GI = Guckis Intelligenz

[Rumgucker]

Hallo Helmut,

doch. Ich hab nur abweichende Begriffe und abweichende strukturelle Ansätze.

Meine Links haben das "Nutzen"-Feld. Das entspricht der Eingangsgewichtung der Perceptron-Matrizen.
Meine Zellen haben Summenspeicher (sie bestehen nur aus einem 7-Bit Summenspeicher und einem FIRE-REQ-Bit). Als Aktivierungsfunktion dient der FIRE_LIMIT-Schwellwert.

Ungewohnt ist, dass ich Eingang (Dendriten) und Neuron nicht mehr fest verbunden habe. Dadurch ist mein System nicht mehr an Schichten, sondern an Ereignisse gekoppelt. Und ich erspar mir Multiplikationen und addiere die Gewichtungen lediglich zum Summenspeicher hinzu.

Kein Hexenwerk. Nur eben gut angepasst an die kläglichen Möglichkeiten eines PICs.

Wenns nicht dekodieren kann, hab ich Mist gebaut oder was Wichtiges nicht verstanden. Vom Prinzip her sollte es aber (mindestens) das gleiche können, wie ein mehrschichtiges Perceptron-System mit allen denkbaren Propagations und deep learning und haste-nicht-gesehen. Mit 20 Kern-Zeilen. Also PIC-kompatibel und trotzdem schweineschnell.

So ist zumindest das Ziel.

Viele Grüße

Wolfgang

[HaWe]

jaaaa - es "ENTSPRICHT" hier eine FUNKTION irgendwie in etwa dem, was auch bei einem Perzeptron PASSIERT,
aber es IST kein Perzeptron

2 Outputs würden andererseits auch mindestens 2 miteinander verknüpften Perzeptrons entsprechen.

[Rumgucker]

Hallo Helmut,

ok. Also ein Perceptron-Abklatsch, ein "Perceptklatsch".

Mir fällt aber gerade ein, dass ich mich noch mit Negationen befassen muss. Das war mir für meinen Irrgarten nicht so wichtig. In so ner trostlosen Einöde sollte man negative Gedanken gleich im Ansatz verhindern.

Bei Dekodern sind Negationen aber unverzichtbar. Ich werde wohl beim Durchlaufen von FIRE_LIMIT zwei FIRE_REQ setzen müssen. Richtungsabhängig.

Egal. Mühsam nährt sich das Eichhörnchen...

Viele Grüße

Wolfgang

[HaLa]

mal eine vielleicht ketzerische Frage:
Warum versucht man KI nicht mit Analogrechnern zu realisieren?
Die Natur funktioniert analog, nicht digital!
Ich durfte während meines Studiums noch an einem wunderbaren Analogrechner arbeiten, die Ergebniss waren überraschend gut im Vergleich zur (gemessenen) Realität,
leider wurde das Teil bereits Ende der 70er verschrottet, wie eine spätere Nachfrage von mir ergab, ich hätte mir das Ding in die Wohnung geszellt.

[HaWe]

Die Natur funktioniert analog, nicht digital!

FF oder BP Netze mit Perzeptronen rechnen mit floats, das entspricht ja gewissermaßen den "Analogwerten".
Andererseits "rechnet" ein natürliches Neuron überhaupt nicht, weder analog noch digital. Aber es hat eine gewisse Summe von Rezeptoren, die bei einer gewissen Anzahl von gebundenen Neurotransmittern zu einer Depolarisation führen.

In einem synaptischen Spalt können etwa (fließend) 0 bis 10 Milliarden (10¹⁰) einzelne Neurotransmittermoleküle vorliegen, die mit einer bestimmten Bindungskraft (Gleichgewichtskonstante) an den Rezeptoren binden und ab einer individuellen Grenzbindung zur Depolarisation postsynaptisch führen.
Das wird bei den Perzeptronen mit float-Zahlen nachgebildet.
Jede float-Zahl (7 signifikante dezimale Digits) könnte dabei ohne weiteres einem Integerwert von 0 bis 10¹⁰ entsprechen, wobei man dann sogar eher double als float nehmen müsste - aber float reicht meistens in den Perzeptronen, um damit zu rechnen.