Перейти к содержимому

Поиск по сайту

Результаты поиска по тегам 'нейросеть'.

  • Поиск по тегам

    Введите теги через запятую.
  • Поиск по автору

Тип публикаций


Блоги

  • Робот Байт
  • Fingercomp's Playground
  • 1Ridav' - блог
  • Totoro Cookies
  • Блог cyber01
  • IncluderWorld
  • KelLiN' - блог
  • Крутой блог
  • eutomatic blog
  • Programist135 Soft
  • Сайт в сети OpenNet
  • PieLand
  • Очумелые ручки
  • Блог недоблоггера
  • В мире Майнкрафт
  • LaineBlog
  • Квантовый блог
  • Блог qwertyMAN'а
  • some blog name
  • Дача Игоря
  • Тут был Артур.

Форумы

  • Программирование
    • Программы
    • База знаний
    • Разработчикам
    • Вопросы
  • Игровой раздел
    • Игровые серверы
    • Предложения по улучшению игрового процесса
    • Моды и плагины
    • Жалобы на игроков
    • Ивенты
  • Общение
    • Вопрос-ответ
    • Беседка программистов
    • Беседка-флудилка
    • Шкатулка
  • Технический раздел
    • Багтрекер
    • Архив

Искать результаты в...

Искать результаты, которые...


Дата создания

  • Начать

    Конец


Последнее обновление

  • Начать

    Конец


Фильтр по количеству...

Зарегистрирован

  • Начать

    Конец


Группа


AIM


MSN


Сайт


ICQ


Yahoo


Jabber


Skype


ВКонтакте


Gtalk


Facebook


Twitter


Город


Интересы

Найдено 1 результат

  1. (проект в разработке) Цель данного проекта - создание нейросети и условий для ее самообучения. В идеале, это будет бомжовый робот минимальной комплектации (возможно даже без жесткого диска), который в зависимости от окружающих условий будет определять свою полезность. Также, он будет "программироваться" снаружи с помощью окружения оставленного другими роботами, формирующими "улей". Апогеем будет саморепликация. Кроме достижения цели, важен и процесс. Наблюдать за самообучением и выбором действий у нейросети очень интересно. Нейросеть изнутри: Мигающие точки - нейроны, линии - синапсы (связи), справа эмулятор мира майнкрафт на движке Love 2d. Нейросети устроены похожим образом. Есть входные значения, скрытые слои и выходные значения. В моей программе робот собирает информацию вокруг себя. На вход подается: Есть ли блоки над, под и перед ним Насколько много клеток он "разведовал" за последнее действие Его позиция в виде значений x,y,z от 0 до 1 Иногда я тестирую со значениями стороны куда он смотрит, возможностью двигаться, расстоянию до последней удачной копки Нейросеть "думает" и выдает 5 значений, которые соответствуют действиям движения 1) вперед, 2) вниз, 3) вверх, 4) вправо, 5) влево. Робот выполняет большее из этих значений. Далее, после действия, я вычисляю коэффициент полезности r [0..1] для этого действия. -- swingSucces: количество вскопанных блоков за действие [0..3] -- input.exploreSucces: коэффициент разведки [0..1], где 0 - уже разводовал все 3 блока, 1 - впервые проверил эти 3 блока -- logic(input.sweetsD < input.old.sweetsD): расстояние до последней удачной копки увеличилось 0, или уменьшилось 1 r = (swingSucces + input.exploreSucces + logic(input.sweetsD < input.old.sweetsD)) / 5 Нейросеь обучается, и в выбранное выходное значение приписывается r a остальные уменьшаются\увеличиваются на 1-r for i=1, #output do output[i] = switch i when actKey (output[i]+val^2)/2 when rndKey (output[i]+(1-val))/2 when oppositeKey (output[i]+(1-val))/4 else output[i] nn:propagate(output) Теперь матан. В начале я использовал обычный Персептрон, найденный готовый на ЛУА, но который мне пришлось править. Проблема в том, что он не может учитывать последние состояния. Нейросети с памятью называются "Long short-term memory" или LSTM, где каждый нейрон выглядит вот так: Найдя библиотеку synaptic.js, хитрыми путями я извлек из нее готовую LSTM сеть, которая получилась на 53 000 строк. Но это не проблема, если зайдет, я перепрограммирую ее на LUA. Текущее состояние сети - отстой. Я неправильно ее обучаю, так как не знаю какие значения выдавать для "обратного распространения ошибки". Круча разные коэффициенты, у меня получилось научить ее двигаться по спирали, как карьерный робот. Сейчас, когда я добавил во входные значения расстояние до последней удачной копки, он научился "кушать" как яблоко, но с огромный количеством лишних действий. В самом майне блоков намного больше и это выглядит вот так. На первом скрине работал 1 робот, на втором штук 6. Сейчас в их действиях слишком много шума. Я специально не даю им кирки, что бы они не унеслись в бесконечность. Фидбек Мне нужно помощь. Подскажите, что лучше подавать на вход, и как обучать сеть. Главная проблема, что для обучения я должен указать какие значения должны быть на выходах при текущих условиях, а я и сам не знаю. Обычно, робот теряется в пустом пространстве и я не знаю какое действие ему казать как "единственно правильное". А так, буду сюда отписываться и отчитываться о процессе разработки. Update 20.06.19, веб-версия эмулятора
×
×
  • Создать...