После прохождения прошлогоднего курса машинного обучения (Stanford Machine Learning class от Andrew Ng), David Singleton решил создать какой-нибудь интересный проект с использованием полученных знаний. В качестве такого проекта он выбрал проект, который приводился в качестве примера на лекциях по машинному обучению — машину, управляемую при помощи нейронной сети.
Но так как хаммера под рукой не оказалось — он взял за основу простую радиоуправляемую машинку, смартфон под управлением Android и, разумеется, Arduino, которая использовалась для передачи команд с ПК на пульт управления машинкой.

( Читать дальше )

Недавно здесь была новость про результаты исследований японских учёных из лаборатории Hasegawa Lab.


Учёные использовали «самоорганизующуюся инкрементную нейронную сеть» (Self-Organizing Incremental Neural Network — SOINN), для управления роботом HIRO (Kawada Industries) с целью решения задач на основе базовых знаний ( т.е. алгоритм ИИ делает предположения и принимает решения на основе своего предыдущего опыта).

Новость как новость, обошла все околонаучные и IT-ные порталы, с пометкой про ещё один шаг в сторону разумных машин с искусственным интеллектом на борту.

И всё бы ничего — в новостных лентах часто появляются новости про очередные мега-достижения в науке и технике, но зайдя на сайт Hasegawa Lab можно обнаружить статьи в формате PDF про их исследования и, что ещё более важно, проект на C++:

( Читать дальше )

В Японии, в лаборатории Hasegawa Lab, учёные использовали «самоорганизующуюся инкрементную нейронную сеть» (Self-Organizing Incremental Neural Network — SOINN), для управления роботом HIRO (Kawada Industries).


( Читать дальше )

Нейронная сеть — введение
Принцип обучения многослойной нейронной сети с помощью алгоритма обратного распространения

Рассмотрим процесс обучения нейронной сети с использованием алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation).

Для иллюстрации этого процесса используем нейронную сеть состоящую из трёх слоёв и имеющую два входа и один выход:

здесь, автор считает слои по-другому и не учитывает «2 нейрона» входного слоя

( Читать дальше )

Искусственные нейронные сети (ИНС – она же нейросеть (neuronet)) – звучит таинственно и загадочно. Пахнет искусственной жизнью и могуществом ИИ.

Между тем, эти математические структуры давно прочно вошли в наш быт:
автоматизация процессов распознавания образов,
адаптивное управление,
прогнозирование,
и т.д…


( Читать дальше )