DJ LoginovПо существу вопроса:

http://www.cuneiform.ru/

Продукт бесплатный, исходники открыты, так что "нейроскептики" могут посмотреть исходный код: что и как используется. Кстати, где они? Увиливают от обсуждения? Слив засчитан?
Сам спросил, сам ответил.

Я вообще-то просил не код, а результаты. Повторяю: РЕЗУЛЬТАТЫ. Где взять код, эмулирующий нейронные сети, я знаю и сам.



abbyy? c127Кстати работа классической нейронной сети сводится к немного модифицированному умножению матриц, ничего более хитрого там нет.
Кстати, а работа абсолютно любой программы сводится к ниразу не модифицированной одной единственной бинарной битовой операции (штрих Шеффера либо стрелка Пирса, дай Аллах памяти).

abbyy?
То что Вы, с127, слабо отличаете форму от содержания, при этом придаете чрезмерно малое значение форме,
Я их вообще не отличаю ибо не знаю, что это такое. Определите слова, которые используете, тогда поговорим, чтоб не получилось как в известном фильме

"
- Так Вы значит того. Не того. Не его. Не... Не... Не... Цилюрника сынок?
- То есть, по натуре - по хворме - ну, по телу - как водится. Но, по уму, образованности, мы уже не та хворма. Не тот центр. Тяжести.
...
- Главное у человека не деньги, а натурально - хворма! Вченость! Потому ежели человек вченый, так ему вже свет переворачивается вверх ногами. Пардон. Вверх дыбом. И тогда когда тому одному, которому, невченому, будить белое, так уже ему, вченому, которому, будеть уже, как, нуу..
- Зеленое?!
- Нет! Рябое!!!
- Химка дурра!
- Вы меня понимаете, Проня Прокоповна?
- Очень! Мне тоже опосля пансиона всё другим кажется.
"


abbyy?
было ясно уже когда тут упомянули ФП (конечно, зачем нужен хаскелл со своей чистотой, все равно он компилится в бинарный код, который суть императив - примерно таково было аццкое нытье двоечников на зачете по ФП у меня в инсте)))) только это примечание на свой счет не воспринимайте, пожалуйста, просто вспомнилось).
Перечитайте ту часть, я не говорил что хаскелл не нужен ( http://sql.ru/forum/actualthread.aspx?tid=572434&pg=2#5933385 ), я говорил, что это вопрос удобства ДЛЯ ЧЕЛОВЕКА, а компьютеру действительно без разницы, был бы транслятор.

Нейронные сети (или многозначную логику) вы хотите использовать для компьютера, вы же обучать собираетесь компьютер, а не человека, человеку они ( искусственные нейронные сети) без надобности человек неплохо распознает и сам. Так вот компьютуру как раз безразлично как это называется, матрицы, нейронные сети, или еще как, если там все равно умножение матриц. Поэтому выигрыша не будет.


abbyy?А какие результаты Вы считаете удовлетворительными? Как на счет софта от ABBYY?
А что с софтом от ABBYY?
Ссылки приведите с техническими подробностями, чтоб появился предмет разговора.

ASD.Rapax
В итоге получили уникальный сплав для оборонки, защитили пару кандидатских и докторскую на этом :)
Вы по-видимому не представляете себе, на каких материалах иногда защищаются кандидатские и докторские. Тем более для оборонки.

ASD.Rapax
А щас вообще один из преподов у нас занимается с сетями, где веса связей комплексные числа 0_о
Вот об этом я и говорю.

Подскажите ему что есть еще гиперкомплексные числа, кватернионы и октавы, он наверное не знает. А еще можно обощить задачу, взяв веса из кольца полиномов или матриц. Это еще три кандидатские и одна докторская.



DJ Loginov c127
Я вообще-то просил не код, а результаты. Повторяю: РЕЗУЛЬТАТЫ. Где взять код, эмулирующий нейронные сети, я знаю и сам.

Результат - программный продукт, распознающий печатный текст посредством нейросетей. Там же. Долго дурковать будем, а?
Просто программный продукт в данном случае не результат, программными продуктами забит интернет, подавляющее большинство из них никому не нужны, несмотря на то, что их раздают даром. В академии наук СССР такие результаты печатались в сборниках типа "Вестник барнаулского института связи", которые (сборники) в народе назывались "братская могила".

Результатом было бы ЛУЧШЕЕ распознавание из всех предложенных методов. А такого результата с нейронными сетями насколько я знаю не показано. Если Вы знаете дайте ссылку.

Я уже приводил пример. Наша компания пару лет назад занималась одной задачей из распознавания речи, начальство хотело чтобы мы использовали нейронные сети, типа очень круто. При более серьезном изучении вопроса оказалось, что скрытые модели Маркова (HMM) распознают лучше и это было продемонстрировано на какой-то уважаемой профильной конференции, что абсолютно убедило начальство. Попытаюсь найти ссылку. Но и HMM не были приняты как средство, был написан свой код, абсолютная классика, типа ветвей и границ, который решал нашу задачу хуже чем HMM, но с приемлемой точностью и делал это гораздо быстрее.

BagaBaga c127 BagaBagaНу, например, нейронные сети используются (с версии 2007 года) для предсказания положения максимумов F2-слоя в модели IRI (International Reference Ionosphere). Модель де-факто в среде геофизиков.

http://modelweb.gsfc.nasa.gov/ionos/iri.html

А не нужно путать модель и метод нахождения ее характеристик. Модель может и де факто, а вот является ли де факто методом примениение нейронных сетей, это вопрос. Я сильно подозреваю, что геофизики пользуются более традиционными методами, там люди в большинстве довольно серьезные насколько я знаю. Тем более что по Вашей ссылке слово "neural" найти не удалось.

Я просил не примеры попыток применения, о них я наслышан, а примеры успешного применения. Другими словами результаты применения. Где результаты?

Я ничего не путаю (ничего, что поздно отвечаю?). Модель полуэмпирическая. Статистическая. Страдала недостатком - недооценкой величины максимума F2-слоя. И только в его расчете применяют c 2007 года нейронные сети.
Вы опять перепутали, это был бы аргумент, если бы в его расчете использовали ТОЛЬКО нейронные сети, либо было показано, что они работают лучше других методов. А так получается, что кто-то с 2007 года пытается использовать нейронные сети только для расчета какого-то параметра, результат применения неизвестен. Ну так мало ли для чего пытались использовать нейронные сети.


BagaBagaНе нашли? Странно. Или так искали?
Возможно у Вас получится лучше. Покажите слово "neural" на той странице, на которую Вы дали ссылку ( http://modelweb.gsfc.nasa.gov/ionos/iri.html )

BagaBaga
http://iri.gsfc.nasa.gov/docs/iri_03_report.html

Это другая страница, на ней слово neural уже встречается. Два раза.

Первое вхождение:
A new and promising Neural Networks (NN) approach to modeling the auroral D- and E-region was presented by McKinnell (South Africa).
Иными словами: серьезных результатов пока нет, но новый подход многообещающий. С этим никто не спорит, он уже лет двадцать многообещающий.

Радует, что подход назван новым, у ребят есть шансы раскрутить лохов на бабки.

Второе вхождение:
The utility of the Neural Networks (NN) technique for ionospheric modeling was illustrated with NN models for foF1 (Jacobs and Poole, South Africa) and for foF2 (Oyeyemi, Nigeria and Poole, South Africa). Fully developed these could be candidate models for future replacements of the CCIR-type peak parameter maps.
... техника была проиллюстрирована нейронными сетями ... Если полностью развить, то модель МОЖЕТ стать КАНДИДАТОМ для замены в будущем CCIR-type peak parameter maps (по-видимому название используемой сейчас модели). То есть может стать не моделью, а только кандидатом в модели. А может и не стать даже кандидатом. Ну и что тут такого выдающегося, любая матмодель может в принципе стать КАНДИДАТОМ в модели физического процесса.

BagaBagaПод это дело создали рабочую группу.
Это как раз неудивительно, я же о том и говорю, что нейронные сети это средство выкачивания денег из тех, кто считает их новым подходом.

Причем обратите внимание, абсолютно все развивающие подход нейронных сетей загадочным образом сконцентрировались в Южной Африке, а, виноват, и еще один из Нигерии. Сильно удивлюсь, если они, включая нигерийца, до этого не работали в одной и той же лаборатории в ЮАР под руководством этого самого McKinnell. Для сравнения, другие методы развиваются людьми из разных стран, например в следующем абзаце читаем: "The storm effects on the different IRI F peak and bottomside parameters at mid-latitudes were studied by Buresova ( Czech Republic ), Mosert ( Argentina ), Altadill ( Spain ) and Amarante ( Spain/Italy )". Я подозреваю, что это просто какой-то активный руководитель (по-видимому McKinnell) либо ломанулся в новую область подзаработать денег на старых нейронных сетях, либо открыл для себя нейронные сети и не сильно разобравшись решил применить новый (для себя) подход в геофизике.

XDiaBLo Gluk (Kazan) XDiaBLo c127Это как раз неудивительно, я же о том и говорю, что нейронные сети это средство выкачивания денег из тех, кто считает их новым подходом.
Ну а что? Побольше денег заработать, это даже тут на форуме многие любят, особенно те, кто жалуется на тяжёлую долю ипотечника в Москве.

Есть некоторая разница между просто хорошим способом срубить бабла и откровенным лохотроном
IMHO разумеется
Я так и не понял, куда нынче двигается наука в плане попыток имитации работы человеческого мозга? Сети Маркова чтоль?
Не сети, а модели.

Вам же защитники нейронных сетей объяснили, кстати со ссылкой на Вас же, что к мозгу нейронные сети практически никакого отношения не имеют.
Dried Gagarin> Ну то есть ты прекрасно понимаешь, что "нейронные сети" в ИТ - это некоторая абстракция, имеющая слабое отношение к настоящим нейросетям, но предлагаешь при помощи абстракции смоделировать реальную сеть, ограничиваясь количеством штук "нейронов".
/topic/572434&pg=3#5973913

BagaBaga>> Вы опять перепутали, это был бы аргумент, если бы в его расчете использовали ТОЛЬКО нейронные сети, либо было показано, что они работают лучше других методов. А так получается, что кто-то с 2007 года пытается использовать нейронные сети только для расчета какого-то параметра, результат применения неизвестен. Ну так мало ли для чего пытались использовать нейронные сети.

Очень странное утверждение. Модель использует все, что может. И статистику. И аналитические приближения (ни кто не требует только аналитики или только статистики из своих убеждений: комбинированный подход дает лучшие результаты).
Я это знаю, но Вы-то пытались привести результаты успешного использования нейронных сететй.


BagaBaga
>>Возможно у Вас получится лучше. Покажите слово "neural" на той странице, на которую Вы дали ссылку

Эта общая страница модели. В изначальной постановке не было задачи найти слово копи-пастом. Но с нее можно найти все, что нужно. В том числе и историю прихода к неросетям.

>>http://iri.gsfc.nasa.gov/docs/iri_03_report.html
>>Это другая страница, на ней слово neural уже встречается. Два раза.

Очень рад, что целых два раза.

>>Иными словами: серьезных результатов пока нет, но новый подход многообещающий.

Ага. Отчет-то аж от 2003 года. Тогда - именно многообещающий.
Это Вы его привели, не я, кто же Вам виноват. Найдите более поздний, с результатами.


BagaBaga >>То есть может стать не моделью, а только кандидатом в модели.

Ну, это песня языка такая. Вы можете запустить модель (IRI) в любой конфигурации - т.е. считать какую-то часть как, допустим, в IRI2000 (т.е. хотите - по-старому, хотите - по-новому), а не 2007. Полезно при исследованиях.

>>Причем обратите внимание, абсолютно все развивающие подход нейронных сетей загадочным образом сконцентрировались в Южной Африке, а, виноват, и еще один из Нигерии.

А вот в моей области почти все "гуру" - Японцы. Тоже искать чего будем?
Что, прямо все абсолютно гуру - японцы? У них тоже новый перспективный подход, или же что-то более традиционное и проверенное?

BagaBaga>>Радует, что подход назван новым, у ребят есть шансы раскрутить лохов на бабки.

Ну, согласие модели (с новым расчетом) с наблюдениями улучшилось.
Откуда это видно? Вас не учили подобные утверждения подтверждать хоть чем-то? Мы же с этого начали пять страниц назад.

BagaBagaЧего и хотели заказчики. Так что свои бабки они отбили. Не переживайте за них. Ах, да, это не на той страничке сказано... Ну, сами поищите, ладно (или можете сгонять к Билице - он как раз в том числе и об этом будет докладывать на URSI2008)?
Проблема не в отбить, а в заработать. Отбить бабки это выйти в ноль, никому не интересно.

В общем все свелось к уже традиционному "сам ищи".

XDiaBLoКстати как там у моделей Маркова с обучением???
Как обычно: учатся плохо. Если научить, то распознают все подряд, но научить не могут.

Это не шутка. Алгоритм обучения намного сложнее алгоритма распознавания, сходится плохо и как правило не туда, куда нужно, сильно зависит от выбора начальной точки. Я уже говорил, ИМХО это общая проблема всех без исключения обучаемых (адаптивных) систем.