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Neurale Netze und genectic algorithmen.

Ein Thema von Mavarik · begonnen am 20. Mär 2018 · letzter Beitrag vom 28. Mär 2018
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Benutzerbild von stahli
stahli

Registriert seit: 26. Nov 2003
Ort: Halle/Saale
4.343 Beiträge
 
Delphi 11 Alexandria
 
#21

AW: Neurale Netze und genectic algorithmen.

  Alt 21. Mär 2018, 12:39
Ich hatte mir mal einige Videos zu dem Thema zusammengesucht.
Das hier fand ich eine ganz spannende Demo-Anwendung. https://www.youtube.com/playlist?lis...pWVBmS_BCN_T7-

Für das intelligente Verhalten von Objekten sind NN aber vermutlich nicht der richtige Ansatz. Ich habe aber dazu nichts weiter gefunden.
Gab es da nicht mal ein Projekt mit einer Lock, die in einer Umwelt überleben musste und sich entsprechend nach und nach angepasst hat?
Stahli
http://www.StahliSoft.de
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"Jetzt muss ich seh´n, dass ich kein Denkfehler mach...!?" Dittsche (2004)
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Rollo62

Registriert seit: 15. Mär 2007
4.116 Beiträge
 
Delphi 12 Athens
 
#22

AW: Neurale Netze und genectic algorithmen.

  Alt 21. Mär 2018, 13:32
Hier und hier sind vielleicht aktuelle Infos und etwas Historie zu NN.
Es sieht Alles recht bekannt aus, und ich denke auch die Sigmoid Funktion ist nicht gerade neu.

Wahrscheinlich ist der wirkliche Durchbruch bei NN der, das mittlerweile einfach nur die Rechenleistung (GPU) und die Masse an Trainingsdaten exponentiell gestiegen sind.
Ich vermute mal in Blaue das die Trainingsdaten einen erheblichen Unterschied in der Qualität machen.

Ansonsten sehe ich kaum einen großen Unterschied zur Theorie von 1985, oder übersehe ich da was ?

Rollo
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Benutzerbild von Mavarik
Mavarik

Registriert seit: 9. Feb 2006
Ort: Stolberg (Rhld)
4.144 Beiträge
 
Delphi 10.3 Rio
 
#23

AW: Neurale Netze und genectic algorithmen.

  Alt 28. Mär 2018, 15:44
Für das intelligente Verhalten von Objekten sind NN aber vermutlich nicht der richtige Ansatz.
Ich denke das kommt auf das Problem an. Die ganzen Creatur-Demos die man auf Youtube findet, funktionieren schon recht nett - wie es aussieht.

Bei der Walkern/Hüpfern sieht es schon anders aus... Der Zufallsfaktor macht es etwas schwieriger.

Bei komplexen Dingen reicht ein CrossOver mit Mutation wie ich feststellen musste nicht aus. Da ein komplexes System halt nicht durch Zufall besser wird. Hier fehlt eindeutig ein Lernfaktor.

Sowie ich wieder etwas Zeit übrig haben, werden ich mich dem aber nochmal annehmen.

Mavarik
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