मैंने अपने लिए एक कलात्मक तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) कार्यान्वयन लिखा है (यह मजेदार था)। मैं अब सोच रहा हूं कि मैं इसका उपयोग कहां कर सकता हूं।कलात्मक तंत्रिका नेटवर्क के लिए वास्तविक दुनिया का उपयोग
असली दुनिया में प्रमुख क्षेत्र क्या हैं, जहां एएनएन का उपयोग किया जा रहा है?
एएनएन एक "लर्निंग" प्रणाली का एक उदाहरण है, जो उस डोमेन में डेटा को प्रभावी ढंग से वर्गीकृत (अदृश्य) डेटा के लिए इनपुट डेटा (कुछ डोमेन में) पर "ट्रेन" करता है। वे चरित्र पहचान से कंप्यूटर गेम और उससे परे के लिए सब कुछ के लिए इस्तेमाल किया गया है।
यदि आप कोई डोमेन ढूंढने का प्रयास कर रहे हैं, तो कुछ विषय या फ़ील्ड चुनें जो आपकी रूचि रखते हैं, और देखें कि किस प्रकार की वर्गीकरण समस्याएं मौजूद हैं।
एएनएन केवल डेटा वर्गीकरण के लिए लागू नहीं होता है। उनका उपयोग अधिक सामान्य है और फ़ंक्शन सन्निकटन, पूर्वानुमान, अंतर्निहित ज्ञान प्रतिनिधित्व, स्वचालित नियंत्रण इत्यादि के लिए आवेदन किया जा सकता है। –
@ ज़ैक मेला पर्याप्त है। मेरा मतलब यह नहीं था कि वे सब कुछ करते हैं। उदाहरण के लिए, एएनएन का उपयोग न केवल बैकगैमौन को कैसे खेलना है बल्कि लिफ्ट को नियंत्रित करने के तरीके को सीखने के लिए मजबूती सीखने की तकनीकों के साथ किया जा सकता है। –
मैं तय श्रेणियों में शोर आदानों, हस्तलिखित पत्र की तरह उनके समकक्ष चरित्र में बोली जाने वाली तय मानों का एक सेट में स्वनिम, या शोर सेंसर रीडिंग में आवाज को वर्गीकृत करने, के लिए अक्सर Electronic noses :-)
के लिए एएनएन का उपयोग करें। आमतौर पर, श्रेणियों के सेट छोटे (23 अक्षर, दर्जन स्वनिम की जोड़ी, आदि) है
दूसरों कैसे इन सब बातों बेहतर विशेष एल्गोरिदम के साथ किया जाता है का कहना है होगा ....
मैं एक बार लिखा था एक शेयर बाजार की भविष्यवाणी करने के लिए एएनएन। यह लगभग 80% सटीकता के साथ सफल रहा।
क्यू यहां पहली बार असली स्टॉक डेटा की कुछ मिलियन पंक्तियों को पकड़ना था। मैंने नेटवर्क को प्रशिक्षित करने और वास्तविक डेटा के लिए इसे प्रमुख बनाने के लिए इस डेटा का उपयोग किया। लगभग 8-10 इनपुट चर और एक एकल आउटपुट मान था जो अगले दिन स्टॉक के अनुमानित मूल्य को इंगित करेगा।
आप (प्राचीन) ALVINN network भी देख सकते हैं जहां एक कार चालक के पीछे था जब सड़क डेटा को देखकर एक कार खुद से ड्राइव करना सीखा।
एएनएन का व्यापक रूप से जैव सूचना विज्ञान में भी उपयोग किया जाता है।
80% सटीकता, आह? आपको अमीर होना चाहिए। –
जिज्ञासा से बाहर: क्या इन 80% डेटा पर मापा गया था जो नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए या एक अलग सेट पर इस्तेमाल किया गया था? और कृपया, मुझे गलत मत समझो, लेकिन पहले परिभाषित किए बिना सटीकता संख्या बताते हुए यह बिल्कुल अर्थहीन है। –
80% को एक अलग सेट का उपयोग करने से मापा गया था। हालांकि, यहां बहुत खुश न हों। मुझे लगता है कि मेरा एएनएन सिर्फ यह अनुमान लगाने के लिए उत्सुक था कि एक स्टॉक बढ़ जाएगा। चूंकि अधिकतर स्टॉक बढ़ते हैं, यह ज्यादातर समय सही होगा। शेयर बाजार की भविष्यवाणी करने के लिए, स्पष्ट रूप से मार्कोव मॉडल बेहतर हैं, हालांकि मैंने कभी भी तरीकों की तुलना करने का प्रयास नहीं किया है। – Pedery
+1 मजेदार के लिए एएनएन लिखने के लिए +1 :) – Pedery
एक समान प्रश्न (इसलिए आप उन उत्तरों को दिलचस्प पाते हैं) "कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके आप किस समस्या का समाधान कर चुके हैं?": Http://stackoverflow.com/questions/1559843/क्या-समस्याएं-आपने-हल-उपयोग-कृत्रिम-तंत्रिका-नेटवर्क –