Дело в том, что область моих изучений ближе к нейронауке, а не к машинному обучению. HMM отлично работает в очень узком кругу задач — например распознание символов. SVM, вроде позволяют лучше классифицировать при самостоятельном обучение, но все равно, оно не моделирует тех процессов, которые мне интересны. BPTT — самое близкое и очень похожие на то, как человек воспринимает пространственно-временые паттерны, но опять же очень далеко от биологического аналога. Думаю, что правильнее будет сформулировать вот так — Мне интересно упрощенные симуляцию определенных групп биологических нейронов (например во всей последовательности визуального кортекса). Я иду от обратного. Я не задаю вопрос, как при помощи нейронных сетей мне сделать автономного робота, а скорее, что будет делать автономный робот, если в нем будут вот «такие» сети? Руководствуюсь я, на данном этапе, исключительно работами вот этого ученого — www.izhikevich.org/publications/dsn/index.htm
Недавно ездил к ним в офис, в Сан Диего — увидел там много интересного и понял, что мы много чему можем научиться у нейронауки. Если бы задача состояла в том, чтобы создать автономного робота с определенным набор задач, которые он обязан выполнять, я конечно же использовал BPTT.
Первый пример, который приходит на ум — это конечно зрение. Есть участки групп нейронов, которые отвечают за движения предметов в определенном направление, есть участки которые воспринимают только горизонтальные контрастные зоны итд. Это некий список биологических алгоритмов, которых достаточно много, но по сути они очень простые. Каждый такой алгоритм зависит исключительно от морфологических свойств нейронов в общей цепочки. Некоторые алгоритмы используют результат предыдущих как входные данные. В результате мы можем получить цепочку и местами иерархию простых алгоритмов, которые можно разбить по разным, довольно дешевым устройствам, чтобы каждая микросхема обрабатывала свой кусок информации и посылала его дальше по цепочке. Если уж совсем обобщить, то я собираюсь построить очень упрощенную электронную версию человеческого мозга из множества небольших микропроцессоров.
Спасибо все огромное за ссылки! Как же я мог про HiTechnic забыть — там много всего полезного! Надо в статью добавить. Никто не придумал, как FRANK расшифровать? Всю голову уже сломал.
Спасибо за ссылки. Нет, раньше ничего такого не собирал. У меня как-то сложилось следующим образом со всеми хобби, которые у меня были: если за месяц не надоело, значит не надоест. Пока правило ни разу не подводило. Самим искусственным интеллектом, я занимаюсь с мая этого года. Уже прочитал много литературы на эту тему. Одно могу сказать, что проект явно будет эволюционировать и не факт, что он не изменится координально. Но то, что писать алгоритмы для чего-то, что можно пощупать руками гораздо увлекательней (хоть и менее продуктивно) — это факт!
Недавно ездил к ним в офис, в Сан Диего — увидел там много интересного и понял, что мы много чему можем научиться у нейронауки. Если бы задача состояла в том, чтобы создать автономного робота с определенным набор задач, которые он обязан выполнять, я конечно же использовал BPTT.