Удивительно, как на всё это хватает энергии. Столько датчиков, плюс моторы, и плюс все эти вычисления, преобразования, ML - весьма энергетически недёшевы.
В таких задач три больших проблемы: какой набор входных параметров выбрать? какую структуру нейронной сети выбрать? как обеспечить стабильность результатов? Пробовал первые две проблемы вынести в работу генетического алгоритма, ведь по сути, ему всё равно что оптимизировать, так почему бы на навесить на него ещё и оптимизацию самой структуры модели? Но это ещё больше усугубило проблему с повторяемостью. Получился результат, как у автора, когда скрещивание и наследование не даёт нужных результатов, а всё решают случайные мутации, которые могут случиться, а могут и не случиться :( Если нужно решить разовую задачу, то проблем нет, а вот если задача регулярная (прогнозирование временных рядов), то пока непонятно, как решать.
Может поясните, а как так получилось с первой Станцией, которая с завода жутко бубнит? В интернете огромное количество вариантов переделки, никому не нравится дефолтный звук. Для себя выбрал оптимальный вариант - боковые пластинки заменил на упаковочный картон, стало на голову лучше! Причём эти пластинки хитрой формы - видно, что инженеры старались, что-то придумывали...
Был опыт с планшетом на стене, пару лет наслаждался с результатом, пока не пошли кучно новости о взрывах аккумуляторов в носимых устройствах. Выключать каждый раз, как уходишь - не вариант. Пришлось разобрать систему - свой дом дороже. Смотрел версии без аккумуляторов, но это 20+ тысяч рублей, проще купить тач монитор + малинку. Есть ещё любители, которые выпаивают аккумуляторы, но это требует перепайки схемы питания, не каждый осилит.
Удивительно, как на всё это хватает энергии. Столько датчиков, плюс моторы, и плюс все эти вычисления, преобразования, ML - весьма энергетически недёшевы.
В таких задач три больших проблемы: какой набор входных параметров выбрать? какую структуру нейронной сети выбрать? как обеспечить стабильность результатов? Пробовал первые две проблемы вынести в работу генетического алгоритма, ведь по сути, ему всё равно что оптимизировать, так почему бы на навесить на него ещё и оптимизацию самой структуры модели? Но это ещё больше усугубило проблему с повторяемостью. Получился результат, как у автора, когда скрещивание и наследование не даёт нужных результатов, а всё решают случайные мутации, которые могут случиться, а могут и не случиться :( Если нужно решить разовую задачу, то проблем нет, а вот если задача регулярная (прогнозирование временных рядов), то пока непонятно, как решать.
А возможен ли распределённый способ обучения нейросетей, наподобие SETI@home? Многие бы помогли своими ресурсами ради такого хорошего дела.
Может поясните, а как так получилось с первой Станцией, которая с завода жутко бубнит? В интернете огромное количество вариантов переделки, никому не нравится дефолтный звук. Для себя выбрал оптимальный вариант - боковые пластинки заменил на упаковочный картон, стало на голову лучше! Причём эти пластинки хитрой формы - видно, что инженеры старались, что-то придумывали...
Был опыт с планшетом на стене, пару лет наслаждался с результатом, пока не пошли кучно новости о взрывах аккумуляторов в носимых устройствах. Выключать каждый раз, как уходишь - не вариант. Пришлось разобрать систему - свой дом дороже. Смотрел версии без аккумуляторов, но это 20+ тысяч рублей, проще купить тач монитор + малинку. Есть ещё любители, которые выпаивают аккумуляторы, но это требует перепайки схемы питания, не каждый осилит.