• Какую книгу о перцептронах посоветуете?

    God-emperor
    @God-emperor
    create a golden path
    Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептроны и теория механизмов мозга

    Древнее != плохое. Начните с классики. Потом сможете самостоятельно разобраться, что именно с Вашей точки зрения является актуальным.
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Как создать смартфон на Android?

    Neuroware
    @Neuroware
    Программист в свободное от работы время
    Сколково - перелогиньтесь. А если по сути везде "создать" означает примерно следующее, ищешь китайский смарт который тебе нравится, оформляешь договоренность с производителем на производство смарта с другой "наклейкой фирмы" и продаешь как "Свой". Так делают все Texet, DNS, МТС, Билайн, Мегафон и другие Чисто Рассийские Смарт Фоны.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Какие разделы математики актуальны в сфере нейронных сетей и ИИ?

    Deerenaros
    @Deerenaros
    Программист, математик, задрот и даже чуть инженер
    Никакие и все.

    Немного лирики. Дело в том, что нейронные сети штука очень непонятная. Она неплохо классифицирует, вроде бы умеет учиться. Но вот принимать решения она почти не умеет. То есть, в каком-то смысле она принимает решения, во время классификации, соотнося образ к паттерну, однако на деле всё как-то печальнее. А ещё она совершенно не умеет выполнять алгоритмы в классическом смысле слова. Ну и получается, что вся суть нейронной сети, всё, что она будет делать определяется её параметрами и входными данными. Вроде бы и похоже на алгоритм, но алгоритм можно определить 1) без входных параметров (классический), 2) не параметрами, а набором действий. Нейронная сеть более... Аналоговая.
    Отсюда мы подходим к тому, что нам обязательно нужен будет дифференциальный и функциональный аппараты. К сожалению, современные компьютеры не способны адекватно работать с бесконечно малым и большим, поэтому нам обязательно потребуются методы приближения: это и сами вычислительные методы, и некоторые методы оптимизации (они и по другим причинам потребуются). Да и совсем не лишними будут теория чисел, статистика, мат.логика и определённо более общие теории вероятностей и случайных процессов.

    Но нельзя забывать, что нейронные сети - это смежные дисциплины. Обязательно потребуются более узкие разделы, что используются в кибернетике (это в основном сигналы) и теории информации (это в основном дискретная математика с теорией вероятностей). Наконец, обязательно потребуются узкие и глубокие знания в нейрофизиологии. Везде много мат. физики.

    Но стоит понимать, что все эти разделы очень тесно переплетены. Не получиться поднять какую-то одну часть отдельно от другой. Всё взаимосвязано. Вообще, очень рекомендую khan academy - наикрутейшая штука. По всей видимости, есть всё, что я здесь описал.

    Нажал ctrl+enter рановато...
    Как можно заметить, в общем-то нужна вся математика. Если какой-то раздел не указан, то он скорее всего будет затронут в других разделах.

    Однако, нейронные сети очень новая... Практика. По сути они работают примерно так: мы берём туеву хучу интегральных и дифференциальных уравнений, берём какое-то приближение и реализуем "квантуя" и "дискретезируя", а потом запускаем. Причём в момент отсчётов всё вроде бы хорошо - процессы идут, ошибка обратно распространяется, однако... Есть небольшая проблема в том, что между этими обновлениями нашей модели как бы и не существует. И если в реальном мире частота дискретизации ну невероятно высока, настолько, что мир кажется гладким (впрочем, есть возможность, что он такой и есть - сейчас не совсем понятно, какой мир и в самом деле), однако в нашей модели эта частота получается ну очень низкой. Поэтому учёные просто молятся, чтобы ничего плохого между этапами существования их модели не произошло. Честно говоря - сомнительное занятие.

    Так что, если не желаете продвигать науку вперёд, очень советую бросить это дело. Можете построить пару простейших перцептронов, однако на большее советую не рассчитывать. Сыровато.
    Ответ написан
    8 комментариев
  • Как вольты преобразовать в амперы?

    Neuroware
    @Neuroware
    Программист в свободное от работы время
    амперы обычно растут на деревьях в лесу сразу за коноплянным полем, а вообще если ты "Собрал генератор постоянного тока" то знаешь что, этот "постоянный" ток всегда настраивается (чем зависит от схемы, обычно резистором) и соответственно можно выставить тот, что тебе нужен, который больше чем "мало ампер".
    post-5309-0-68318700-1373564641.jpg
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как выделить массив памяти в С++ так, чтобы можно было записывать в любое место массива любое кол-во байт?

    @xandox
    char* memoryPool = new char[64 * 1024];
    int i = 10;
    memcpy(memporyPool + writeFrom, (char*)(&i), sizeof(i));

    как-то так, но это скорее сишный код

    можно с вектором
    std::vector<char> memoryPool(64 * 1024);
    int i = 10;
    char* ibytes = static_cast<char*>(&i);
    std::copy(ibytes, ibytes + sizeof(i), memoryPool.begin() + writeFrom);
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как выделить массив памяти в С++ так, чтобы можно было записывать в любое место массива любое кол-во байт?

    @onepavel
    Консультация и разработка мобильных приложений
    Вам стоит написать класс, который будет выделять массив необходимого размера.
    Перегрузите метод или оператор <<, как делают в логгерах, на прием примитивов.
    А запись примитива в байтовый массив рассказывают по ссылке
    blog.vsreality.net/?p=536
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Книги по нейросетям?

    nickme
    @nickme
    • Ф. Уоссермен, Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика — М.: Мир, 1992. — старенькая, но довольно легко читается
    • С. Хайкин, Нейронные сети: Полный курс — М.: Вильямс, 2006. — более современный взгляд, объем побольше
    Ответ написан
    7 комментариев