Neuronale Netze |
| 01.01.2007, 20:37 | Auf diesen Beitrag antworten » |
| Kaeltor | Neuronale Netze Ok, es kann ja nicht sein, dass sich noch niemand hier gemeldet hat, wo die KI doch eines der interessantesten Themen ist =) aaaaaalso: Ich befasse mich gerade ein wenig mit Neuronalen Netzen, steige da aber noch nicht so ganz durch... 1. Woher weiß ich, wie mein Netz genau geformt sein muss? (Knoten verknüpft mit sich selbst? Wie viele Ebenen? Über Ebenen hinweg verbunden?) und vorallem 2. könnte ich nicht einfach ein Netz erstellen, dass _alle_ solche Möglichkeiten abdeckt und der Lern-Algorithmus sorgt dafür das evtl. unnötige Verbindungen halt die wertigkeit 0 bekommen... 3. Mal ernsthaft: versteht irgendwer ernsthaft, wie solche Netze funktionieren? Ich mein: irgendwer muss sich die Lern-Algorithmen ausgedacht haben, aber die erscheinen mir alle nicht gerade perfekt und man versucht wohl die Natur zu kopieren, aber versteht trotzdem nicht wie Errinnerungen geformt werden etc. (oder gilt das erst für sehr große Netzwerke --> Lebewesen?) |
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| 04.01.2007, 09:21 | Auf diesen Beitrag antworten » |
| dachdecker2 | RE: Neuronale Netze zu 1.) Es gibt gewisse Netzansätze, die sich für die verschiedenen Probleme als vielversprechend herausgebildet haben (das ist Erfahrungssache). Man weiß nie, welche Topologie letztendlich überhaupt/schnellstmöglich zum Ziel führt. Dazu trainiert man einfach verschiedene Ansätze und versucht über die Lernraten der verschiedenen Ansätze ein Optimum zu finden. zu 2.) klar kannst du ein Netz erstellen, dass alle Möglichkeiten abdeckt - du nimmst dazu einfach die Maximal sinnvoll erscheinende Zahl an Neuronen und verknüpfst alle miteinander (und mit sich selbst). Dabei sehe ich hauptsächlich ein Problem - dur die extrem große Zahl von Gewichten wird das lernen extrem verlangsamt. Dadurch wird wahrscheinlich verursacht, dass sich das gelernte Wissen auf mehr als die notwendige Zahl von Gewichten verteilt - gut für Redundanz (die nicht erforderlich ist), schlecht für die Ausführungsgeschwindigkeit (im Einsatz, nach dem Training). zus 3.) hmm ich meine, die Grundzüge begriffen zu haben 
. Einige Lernalgorithmen (etwa das back propagation) sind naheliegend - das muss einem einfallen, der sich mit dem Thema näher beschäftigt. Andere enthalten mehr Schmalz ... das ist wie überall. Natürlich gibt es keinen Lernalgorithmus, der für alle Probleme optimal wäre. Einige Algorithman funktionieren auch nur für bestimmte Netztopologien. Mit Neuronalen Netzen will man ganz verschiedene Ziele Erreichen - das Schlägt sich in den dafür optimalen Netztopologien und Lernalgorithmen nieder. Das man nicht weiß, "wie Erinnerungen geformt werden", ist wahrscheinlich nicht richtig. Geh mal in die Hochschulbibliothek in deiner Nähe, da sollte es sehr interessante Literatur geben. |
| 07.01.2007, 15:55 | Auf diesen Beitrag antworten » |
| Kaeltor | zu 3) Natürlich habe ich mich damit auch schon ein wenig beschäftigt. Angefangen habe ich z.b. mit "The Society of Mind" von Marvin Minsky. Er stellt dort eine relativ nette _Theorie_ darüber auf, wie wir denken / Erinnerungen bilden. Dies ist aber nicht nur relativ abstrakt beschrieben, sondern es bleibt eben auch dabei eine _Theorie_ zu sein. Natürlich könnte man dies auch über andere Naturwissenschaften sagen, das will ich garnicht abstreiten, aber so schön Minskys Theorie auch ist, wird man nie Belege dafür in der Realität finden... |
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