Я написал для себя искусственную реализацию нейронной сети (ANN) (это было весело). Теперь я думаю о том, где я могу его использовать.Использование в реальном мире для искусственных нейронных сетей
Каковы основные области в реальном мире, где используется ANN?
ANN - это пример системы обучения, которая «тренируется» на входных данных (в некотором домене), чтобы эффективно классифицировать (невидимые) данные в этом домене. Они использовались для всего: от распознавания персонажей до компьютерных игр и за его пределами.
Если вы пытаетесь найти домен, выберите интересующую вас тему или поле и посмотрите, какие существуют проблемы классификации.
ANN не относятся только к классификации данных. Их использование является более общим и может применяться для аппроксимации функции, прогнозирования, представления неявного знания, автоматического управления и т. Д. –
@ Забавная справедливость. Я не хотел сказать, что это все, что они делают. Например, ANN могут использоваться с методами обучения усилению, чтобы узнать не только о том, как играть в нарды, но и как управлять лифтом. –
Я использую ИНС для Electronic noses :-)
Чаще всего для классификации шумных входов в основные категории, такие как рукописные буквы в их эквивалентный характер, говорят голос на фонемы, или шумные показания датчиков в набор фиксированных значений. Как правило, набор категорий маленькая (23 буквы, пара десятков фонем и т.д.)
Другие укажут, как все эти вещи лучше делать со специализированными алгоритмами ....
я когда-то написал ANN для прогнозирования фондового рынка. Он преуспел с точностью до 80%.
Реплика должна была сначала получить пару миллионов строк реальных данных запаса. Я использовал эти данные для обучения сети и для ее создания. Было около 8-10 входных переменных и одно выходное значение, которое указывало бы прогнозируемое значение запаса на следующий день.
Вы также можете проверить (древний) ALVINN network, где автомобиль научился управлять собой наблюдением за дорожными данными, когда водитель за рулем находился за рулем.
ANN также широко используются в биоинформатике.
80% -ная точность, а? Вы должны быть богатыми. –
Просто из любопытства: были ли эти 80% измерены по данным, которые использовались для обучения сети или отдельного набора? И, пожалуйста, не поймите меня неправильно, но заявив, что число точности без предварительного определения абсолютно бессмысленно. –
80% были измерены от использования отдельного набора. Однако, не слишком счастливы здесь. Я думаю, мой ANN был слишком жаждет просто предсказать, что акции будут расти. Поскольку большинство акций действительно растет, это было бы правильно в большинстве случаев. Для прогнозирования фондового рынка, по-видимому, модели Маркова лучше, хотя я никогда не пытался сравнивать методы. – Pedery
+1 для написания ANN для удовольствия :) – Pedery
Аналогичный вопрос (так что вы можете найти ответы на эти вопросы) «Какие проблемы вы решили с помощью искусственных нейронных сетей?»: Http://stackoverflow.com/questions/1559843/what-problems-have-you-resolved-using-искусственные нейронные сети –