[d | an-b-bro-fr-gf-hr-l-m-maid-med-mi-mu-ne-o-old_o-p-ph-r-s-sci-sp-t-tran-tv-w-x | bg-vg | au-mo-tr | a-aa-abe-azu-c-dn-fi-hau-jp-ls-ma-me-rm-sos-tan-to-vn | misc-tenma-vndev | dev-stat]
[Burichan] [Futaba] [Gurochan] [Tomorrow] [Архив-Каталог-RSS] [Главная]

Файл: fsm_cat[1].png -(3 KB, 200x102, fsm_cat[1].png)
3 No.31109  

Можно ли синтезировать недетерминированный конечный автомат с помощью какого-нибудь алгоритма машинного обучения, принимающего на вход статистические данные? (Да и какие ещё данные он может принимать-то.) Если исходить из того, что конечный автомат в своём роде тоже граф, а графы невозбранно обучаются.

>> No.31110  

Тебе надо самообучающийся автомат?

>> No.31111  

>>31110
Я искал такое. Алгоритм, который строил бы автомат вместо меня. Вроде бы самообучающийся автомат просто себя корректирует, нет?
http://www.researchgate.net/publication/221005869_Learning_Finite_State_Machines/file/72e7e51a755fd9f002.pdf
Теперь мне надо понять, как этим пользоваться. Если есть ещё что-то по теме, то мне это поможет.

>> No.31112  

Нейронные сети и все такое?

>> No.31113  

>>31112
По-моему, как раз нейросети мне тут не помогут. Мне нужно массово строить КА. Не представляю себе, какой сложности должна быть нейросеть для этого. Нейросеть сама по себе - альтернатива КА, так же, как и какой-нибудь другой граф. Есть машинное обучение как бы более низкого уровня - которое все эти штуки позволяет строить автоматически на основе выборки данных, а дальше можно им приделать механизм самокорректировки, в результате чего они будут дообучаться сами. Но мне не нужно дообучение в принципе.

>> No.31267  

http://stu.alnam.ru/book_inau-61
http://intsys.msu.ru/magazine/archive/v10%281-4%29/grunskiy-345-448.pdf
Продолжаю собирать коллекцию.

>> No.31297  
Файл: 1384418208658.jpg -(133 KB, 540x541, 1384418208658.jpg)
133

Решил населить виртуальный мир? Не получится это сделать, просто выбрав между нейросетями, автоматами, марковскими цепями. Главная проблема - кодирование данных на сенсорах и эффекторах. Выбор способа кодирования - половина ответа на вопрос, каким будет твой автомат или нейросеть.

>> No.31302  

>>31297

>Выбор способа кодирования - половина ответа на вопрос, каким будет твой автомат или нейросеть.

А вторая половина - как внести элемент хаоса, чтоб при этом оставалась стабильно функционирующая система?

>> No.31345  

Можно взять какую-нибудь современную распределённую БД, работающую по принципу big table, наклепать над ней DSL для запросов, по мере обучения (создания датасета в БД) писать новые и новые скрипты для логики, а ещё можно фигачить маленькие программки для процессинга в виде триггеров в БД.
Серьёзно, конечные автоматы, графы вся эта фигня она давно всего лишь частность, сегодня машинное обучение есть набор датасетов и разметка данных в первую очередь, а уже потом алгоритмы над данными.

>> No.31357  

>>31297
Нет, вообще не то. Просто нужна навороченная НЁХ типа экспертной системы, в лучшем случае - самообучающейся.

>>31345
Расскажи мне больше. Почему так? Разве точность в автоматически построившейся модели не важнее всего?

>> No.31793  

Обучение конечного управляющего автомата. Совсем свеженькая статья.
http://vspu2014.ipu.ru/proceedings/prcdngs/3159.pdf
Ссылки тоже заслуживают внимания.

>> No.31970  

http://e-maxx.ru/algo/suffix_automata
Короткий, шустрый автомат суффиксный. Жаль, что я про него раньше не знал.




[d | an-b-bro-fr-gf-hr-l-m-maid-med-mi-mu-ne-o-old_o-p-ph-r-s-sci-sp-t-tran-tv-w-x | bg-vg | au-mo-tr | a-aa-abe-azu-c-dn-fi-hau-jp-ls-ma-me-rm-sos-tan-to-vn | misc-tenma-vndev | dev-stat]
[Burichan] [Futaba] [Gurochan] [Tomorrow] [Архив-Каталог-RSS] [Главная]