ويمكن الجهاز الظاهري تنفذ العصبية الشبكة ؟

Question

تنويه: أنا لست عبقريا في الرياضيات ، وليس لدي أي خبرة مع كتابة الشبكات العصبية.لذا رجاء أن يغفر مهما الغبية الأشياء يحدث لي أن أقول هنا.;)

لطالما قرأت عن الشبكات العصبية تستخدم آلة التعلم ، ولكن مع تجربة الكتابة بسيطة الأجهزة الظاهرية ، بدأت أتساءل عما إذا كان يمكن تطبيقها في طريقة أخرى.

على وجه التحديد, يمكن الجهاز الظاهري بإنشاء شبكة العصبية?إذا كان الأمر كذلك ، كيف سيكون العمل (لا تتردد في استخدام مجردة الوصف هنا, إذا كان لديك)?

لقد سمعت من Joycean آلة, ولكن لا أستطيع أن أجد أي معلومات أخرى غير جدا جدا تفسيرات غامضة.

تحرير: ما أبحث عنه هنا هو التفسير بالضبط كيف الشبكة العصبية على أساس VM ستفسر الجمعية.كيف المدخلات يتم التعامل معها ، وما إلى ذلك ؟ أن كل المدخلات تكون الذاكرة العنوان ؟ دعونا الأفكار!

Answer 1

أنت جعلت حقا بلدي اليوم يا صديقي...

لأن بالفعل تدريب الشبكة العصبية لن تكون مختلفة كثيرا من العادية آلة الدولة ، لا يوجد أي نقطة في كتابة الشبكة العصبية VM عن القطعية مجموعة التعليمات.

قد يكون من المثير للاهتمام أن القطار مثل هذه VM مع عدة مجموعات التعليمات أو غير معروف المجموعة.ولكن أشك في أنها سوف تكون العملية لتنفيذ هذا التدريب حتى %99 الصحيح مترجم سوف يكون من أي استخدام التقليدية بايت كود.

فقط استخدام الشبكة العصبية VM يمكنني التفكير به هو تنفيذ البرنامج الذي يحتوي على المنطق الضبابي بنيات أو منظمة العفو الدولية خوارزمية الاستدلال.

بعض سخيفة كومة آلة سبيل المثال لتوضيح الفكرة:

push [x1]
push [y1] ;start coord
push [x2]
push [y2] ;end coord
pushmap [map] ;some struct
stepastar ;push the next step of A* heuristics to accumulator and update the map
pop ;do sth with is and pop
stepastar ;next step again
... ;stack top is a map
reward ;we liked the coordinate. reinforce the heuristic
stepastar
... ;stack top is a map
punish ;we didn't like the next coordinate. try something different

لا يوجد explict مجريات الأمور هنا.مجرد افتراض أننا نضع كل دولة في *الخريطة بما في ذلك خوارزمية الكشف عن مجريات الأمور.

ترى أنها تبدو سخيفة تماما للسياق ولكن الشبكة العصبية ليست لها قيمة إذا لم تعلم على الانترنت.

Answer 2

بالطبع.مع بدلا شبكة معقدة لا شك فيه.

الكثير من تحليل bytecodes/opcodes هو نمط مطابقة والتي الشبكات العصبية في التفوق.

Answer 3

أنت بالتأكيد يمكن أن تفعل هذا مع الشبكة العصبية - أنا يمكن أن نرى بسهولة التعلم الصحيح التحولات الدولة على قطعة معينة من بايت كود.

المدخلات يمكن أن يكون شيئا مثل:

• القيمة في أعلى المكدس
• القيمة الحالية المجمع
• رمز بايت في مؤشر التعليمة
• بايت قيمة في البيانات الحالية مؤشر
• السابقة الأعلام

الناتج يمكن أن يكون شيئا مثل:

• تغيير التعليمات المؤشر
• تغيير بيانات مؤشر
• تغيير البطاريات
• المكدس (عملية دفع, شعبي, أو لا شيء)
• الذاكرة (عملية القراءة إلى المجمع ، كتابة اللاسلكي أو لا شيء)
• أعلام جديدة

ومع ذلك أنا لست متأكدا لماذا كنت تريد أن تفعل هذا في المقام الأول.الشبكة العصبية قد يكون أقل كفاءة (ويحتمل أن يخطئ إلا إذا تدربت جيدا بما فيه الكفاية) بالمقارنة مع مجرد تنفيذ بايت كود مباشرة.ربما تحتاج إلى كتابة دقيق بايت كود مقيم على أي حال فقط لخلق ما يكفي من بيانات التدريب....

أيضا في تجربتي الشبكات العصبية تميل إلى أن تكون جيدة في التعرف على نمط ولكن سيئة جدا في التعلم العمليات المنطقية (مثل ثنائي إضافة أو XORs) مرة واحدة يمكنك الحصول على خارج نطاق معين (أيأكثر من عدد قليل من البتات).وذلك اعتمادا على مدى تعقيد مجموعة التعليمات الشبكة يمكن أن تأخذ كمية كبيرة جدا من الوقت للتدريب.