Машинное обучение с непрерывным обучением / обновлением модели (тензорный поток или что-то еще) - PullRequest
0 голосов
/ 03 июня 2019

Мне интересно, есть ли проекты / примеры с какой-либо библиотекой машинного обучения (тензорным потоком и т. Д.), Которая может выполнять непрерывное обучение, имитируя животное или домашнее животное.

Что я имею в виду под животным / домашним животным? Давайте предположим, что у меня есть этот аппаратный робот.

Входы:

  1. Датчик касания, который возвращает число от 0 до 255, зависит от силы касания.

  2. Микрофон.

  3. Веб-камера.

Выходы:

  1. Движущийся модуль, который может двигаться вперед / назад и влево / вправо. Скажем, просто простая система колес с 4 входными контактами. Если я посылаю + 5 В (двоичный 1) на контакте 1, он идет вперед, на контакт 2, он идет назад, на контакт 3, слева, контакт 4, вправо.

  2. Динамика.

Все подключено к центральному компьютеру (raspberry Pi или если недостаточно CPU / Memory, то Microsoft Surface Pro с 4 ядрами i7 3 + ГГц CPU и 32 ГБ ОЗУ).

Идея состоит в том, чтобы подключить вышеупомянутые аппаратные входы к входу нейронной сети, выходы к выходу нейронной сети и поставить следующие условия: Сведите к минимуму плохие чувства и максимизируйте хорошее.

Если датчик касания возвращает число больше 128, это плохие чувства (боль), если датчик касания возвращает меньше 127, это хорошие чувства (животное). Если батарея меньше 20%, это плохие чувства. Громкий шум от микрофон - плохие чувства. В программировании 3 переменные, которые нужно минимизировать, и одна, чтобы максимизировать.

Когда я соединю все это вместе и включу, я буду тренировать его, как ребенка. Покажите несколько картинок, расскажите что-нибудь, погладьте его для хорошей работы и т. Д. Покажите, где находится аккумулятор (возможно, я поставлю беспроводное зарядное устройство, чтобы он мог делать это сам). Я понимаю, что это займет много времени, может быть, годы.

Моя проблема сейчас в том, что большинство примеров, которые я нашел до сих пор, работает сначала как тренировка, а затем использует эту уже обученную нейронную сеть. Или использовать предварительно обученные другими нейронные сети. Я не смог найти пример с непрерывным обучением и использованием нейронной сети.

Вопросы:

  • Возможно ли реализовать это с современными технологиями / библиотеками машинного обучения (тензор потока и т. Д.)? Давайте рассмотрим сначала только программную часть, если у меня неограниченное оборудование.

  • Если это невозможно, то почему?

  • Если это возможно, то ссылки на примеры или общее описание подхода будут очень полезны.

  • Если это возможно, то какое оборудование понадобится?

P.S. Конечно, я не ожидаю, что он будет таким же умным, как человек, даже не как собака / кошка. Может быть, как муха или комар :) Также я хотел бы получить ответ высокого уровня, не вдаваясь в детали, например, как бы вы реализовали движущийся модуль и т. Д. И все как можно проще.

...