Subject: Нейронный астроробот
Replies: 594 595
Date   : 12 Aug 1997 12:28 GMT
From   : Vladimir (VSAZONOV@AOL.COM)
To     : Albert R. Timashev (arta@infopro.spb.su)

Добрый вечер

Для получения быстрого и наглядного результата в области нейронной
астрологии можно сделать следующее :

1. Выбрать входные показатели.

Естественные показатели - это например координаты (в градусах) 10 планет,
асцендент, МС, Кету илХ Раху (одно тело).
Дополнительные показатели могут взяться из любой теории . Например,
управители с альмутенами, "сила" планет и т.д.

Для начала можно обойтись вообще без дополнительныхх покагателей.
Потом они могут показать, значима ли данная теория или нет.
Не следует выбирать  качестве дополнительных показателей то, что жестко
вычисляется из основных по простой формуле - например Эидпоинт или
Фортуну. Можно выбрать дополнительными показателями то,
что вычисляется не примитивно. Логическое правило типа "аспект от альмутена"
нейроны не преодолеют. 

Для примера - основные показатели - это 10 планет, Асцендент и МС (12 факторов)

2 Выбрать выходные показатели.

Лучше всего - одиночные и качественные.
Например - "Ранняя смерть" для статистики днепропетровских детей
Для каждого такого выходного показателя можно воспитывать нейронную
сеть отдельно.

3. Составить схему сети
Для начала я бы взял схему 12 - 4 - 1,
то есть 4 промежуточных показателя, 1 - выходной
ПНтом можно схему варьировать

4. Далее набирается статистика

По возможности - более представительная (то есть охватывающая разные годы, 
регионы, эпохи)
С моей точки зрения для начала достаРочно было бы несколько 
сотен случаев смертей, однако более разбросанных по времени - 
иначе мы не "увидим" значения .
При этом должны быть также (в преобладающем количестве) и нормальные дети.
Нейроны мыслят специфически. Например, если мы к 28 случаев Якова 
Соболевского добавим еще 200 гороскопов нормальных детей со всего мира и 
попытаемся воспитать нейронную сеть, то ожидаемый критерий будет
 "Дети должны родиться в Днепропетровске!"
Будет найден самый "существенный " фактор и з той статистики, что предоставлена.

Понятно, что если мы возьмем 1000 днепропетровских детей за 1992-1993 год, то
нейроны вряд ли поймут чем отличается между собой Уран, Нептун и Плутон
 а тем более Прозерпина - статистика будет недостаточно представительной.
Но если мы возьмем статистику, охватываюЫую по меньшей мере 500 лет,
то нейроны могут увидеть и значенте Прозерпины.

5. Далее начинается самое веселое - воспитание сети.

Цель воспитания сети - подобрать коэффициенты формулы,
которые в схеме 12 - 4 - 1 сначала из 12 показателей делают 4,
 а потом из 4-х один.

Так "Теория золотого сечения" есть тоже некторый аналог задачи воспитания 
нейронной сети - там тоже надо было подобрать коэффициЕнты, 
только это делается другим методом.

Здесь проблема в том, чтобы не "перевоспитать".
Переученные сети (особенно на статистиках недостаточного объема)
зацикливаются на тех знаниях на которых они учились и плохо работают на 
других знаниях.
Так, если мы строим кривую по 10 экспериментальным точкам, можно провести
обычную прямую и уловить тенденцию, а можно провести полином 10 степени.
Полином 10 степени пройдет точно через все тоВки, он будет очень вилять
 и прыгать вверх и вниз. 
На старых данных он даст абсолютную точность, а на новых - полную шизофрению.
Прямая может иногда уловить тенденцию очень хорошо, 
хотя дать не тЮкой хороший результат.

Как лекарство от "чрезмерного воспитания" используется независимый
(внешний) набор статистических данных, который показывает, шизофрения ли это.

Внешний набор даМных может сказать,  когда надо остановить обучение.

Так, интересно посмотреть, серьезно ли "перевоспитаны"
или "изнасилованы" характеристики планет в "Теории золотого сечения".
Для этого нЮдо открыть еще одну планету и посмотреть как она
ложится в формулу. Иначе - коэффициенты можно подобрать
и из альтернативных гипотез, например "Меркурий - вторая планета, а первая - Вулкан", 
"ПояЯов астероидов 2 а не 1", 
"Плутон - не планета а астероид, связывающий Нептун с более высшей планетой,
побобно Хирону".
Если взять за основу эти гипотезы и попытаться подгонять коэффициенты
- я дулаю можно будет подтвердить каждую из них. 

Тем не менее исходная гипотеза Теории  кажется пока наиболее естественной.

6. Далее в воспитании сетей есть элементы мистики.

Иногда можно искуственными приемами сообщить нейронам "новые знания" 
или способность преодоления своей зацикленности.
Тогда они могут выскочить в другое пространство где найти лучшее решение.

7. Насколько можно доить нейронные сети ?

Ровно на столько насколько они доются, но не больше того.
Нейронные сети великолепно показывают, сколько на самом деле информации 
в предоставленной статистике и дальше какой границы идти бессмысленно. 
В начале мне казалось что если поучить сеть год без перерыва - она поумнеет.
Я оставлял сеть на многие месяцы - она почти не поумнела.
Первые результаты, которые дались легко, оказались почто того же качества,
что и результаты через год.

Нейронным сетям явно покровительствует Плутон.

8. Что теперь с ними дальше делать ?

Дальше готовые сети можно пытатЭся упростить.
Например, выбросить те 5 планет, которые кажутся несущественными
 и посмотреть что произойдет.
Или попробывать более простую схему, например вместо 12-4-1 схему 7-3-1
Если качество при Щтом существенно не проиграло, 
то конечно простая схема будет лучше сложной


Далее можно собрать все те сети в совокупности, которые хоть как-то работают,
и использовать совместно.
Можно тЮкже показатель, которые они вырабатывают,
запустить на вход других сетей, 
потому что хорошо воспитанные сети видят точно те вещи, которые значимы.


9 Где об этом почитать 
Самая лучшая книга которую я видел - Timothy Masters по-английски
Она самая трезвая из того что я видел, и там есть примеры программ
Точно скажу позже

С уважением
Владимир