Probleme bei einem Netzwerk zur Farberkennung

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Blubber
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Joined: Wed 22. Feb 2012, 15:54

Probleme bei einem Netzwerk zur Farberkennung

Post by Blubber »

Hallo liebe Membrain-User

Wir sind gerade dabei ein Netzwerk zu Entwickeln, dass Farben erkennen kann.
Wir haben uns das so vorgestellt, dass wir dem Netzwerk eindeutige Farben zum Lernen geben und es uns am Ende auch bei einer "Matschfarbe" sagen kann, welche Farbe vorliegt.
Dazu haben wir zunächst mit Gimp 567 eindeutig identifizierbare in einer Datenbank zusammengefasst und dazu jeweils um welche Farbe es sich handelt.
Wir haben 3 Input-Neuronen, einmal für R = Red, G = Grün, B = Blue, also der additiver Farbkreis. Wir haben 8 Output-Neuronen, Rot, Orange, Gelb, Grün, Blau, Violett, Weiß, Grau und wenn kein oder wenig Input kommt soll kein Output-Neuron aufleuchten, das wäre gleichbedeutend mit Schwarz.
Wir hatten uns jetzt vorgestellt, wir geben dem Netzwerk als Input zum Beispiel R = 0, G = 255, B = 0 und dann leuchtet das Output-Neuron.
Leider funktioniert das nicht. Es werden immer mehrere Neuronen angeregt und manche leuchten nur so blass rot.
Also haben wir zunächst auf "Binary" umgestellt. Gleiches Ergebnis.

Nun haben wir gedacht, wir lassen das Netzwerk selber entscheiden, welches es anspricht. -> The Winner takes it all
Das geht aber noch weniger. Es werden alle Neuronen angesprochen und nur die Inputs leuchten verschieden stark.

Müssen Wir irgendetwas wichtiges beim unüberwachten lernen beachten? Wichtige Einstellung etc
Hat jemand noch eine andere Idee wie wir vorgehen könnten?

Wir sind über jede Idee dankbar

LG Edda Laleh
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Joined: Sun 16. Nov 2008, 18:21

Re: Probleme bei einem Netzwerk zur Farberkennung

Post by Admin »

Hallo und herzlich Willkommen,
Blubber wrote:Wir haben uns das so vorgestellt, dass wir dem Netzwerk eindeutige Farben zum Lernen geben und es uns am Ende auch bei einer "Matschfarbe" sagen kann, welche Farbe vorliegt.
Dazu haben wir zunächst mit Gimp 567 eindeutig identifizierbare in einer Datenbank zusammengefasst und dazu jeweils um welche Farbe es sich handelt.
Wir haben 3 Input-Neuronen, einmal für R = Red, G = Grün, B = Blue, also der additiver Farbkreis. Wir haben 8 Output-Neuronen, Rot, Orange, Gelb, Grün, Blau, Violett, Weiß, Grau und wenn kein oder wenig Input kommt soll kein Output-Neuron aufleuchten, das wäre gleichbedeutend mit Schwarz.
Wir hatten uns jetzt vorgestellt, wir geben dem Netzwerk als Input zum Beispiel R = 0, G = 255, B = 0 und dann leuchtet das Output-Neuron.
Leider funktioniert das nicht. Es werden immer mehrere Neuronen angeregt und manche leuchten nur so blass rot.
Also haben wir zunächst auf "Binary" umgestellt. Gleiches Ergebnis.
Reden wir wir noch von überwachtem Lernen? Könnt Ihr mal Euer Netz und Euer Trainings- und Validierungsdatenset (=Lessons) hier posten?
So pauschal lässt sich immer schwer sagen, wo das Problem liegt.
Blubber wrote:Nun haben wir gedacht, wir lassen das Netzwerk selber entscheiden, welches es anspricht. -> The Winner takes it all
Das geht aber noch weniger. Es werden alle Neuronen angesprochen und nur die Inputs leuchten verschieden stark.
Der -Winner Takes It All- Algorithmus ist für SOMs (Self Organizing Maps) gedacht. Dabei spielt die geometrische Anordnung der Ausgangsneuronen und die Parametrisierung des Lernalgorithmus eine wichtige Rolle. Die Aktivierungsfunktionen der Ausgangsneuronen müssen auf 'MIN EUCLID DIST' eingestellt werden. Siehe SOM Beispiel in den MemBrain Downloads.
Blubber wrote:Hat jemand noch eine andere Idee wie wir vorgehen könnten?
Überwachtes Lernen macht hier bestimmt am meisten Sinn. Ich denke eigentlich auch, dass es funktionieren sollte vorrausgesetzt die Datensätze sind OK.
Wie gesagt, am besten mal hier posten.

Viele Grüße
Thomas Jetter
Blubber
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Joined: Wed 22. Feb 2012, 15:54

Re: Probleme bei einem Netzwerk zur Farberkennung

Post by Blubber »

Erstmal herzlichen Dank für die Antwort.

Im Anhang haben wir jetzt mal unsere Trainingsdaten angehängt, vielleicht findet sich ja auch hier der Fehler.
Wir werden es jetzt noch einmal mit dem "The-Winner-takes-it-all"-Prinzip versuchen und deinen Tipp anwenden.

Wir danken dir vielmals und hoffen du kannst uns anhand der Trainingsdaten weiterhelfen.
Uns würde interessieren welche Einstellung die Neuronen haben sollten (Binary, Logistic etc.) wir haben zwar schon alle ausprobiert, aber die Kombination des Teachers und der Datenbänke sollte ja schon stimmen.

Für das unüberwachte Lernen würden wir jetzt am besten welchen Teacher verwenden?
Wir haben jetzt den RPROP verwendet und haben kein richtiges Ergebniss erhalten

Es tut uns Leid, dass wir da nich so konkreter werden können, weil wir ja selber nich so viel Ahnung haben.
Wir können ja aber mal unser Netzwerk symbolisch hier darstellen.

[R] [G]

[Rot] [Orange] [Gelb] [Grün] [Blau] [Violett] [Weiß] [Grau]

die oberen Drei sind die Inputneuronen, die jeweils mit jedem der Outputneuronen verbunden sind. Wir haben die Verbindungen randomarisiert und die Einstellungen als Input- bzw. Outputneuron sind auch richtig.

Wir bedanken uns schon mal für deine Antwort und hoffen, dass wir das zusammen schaffen können ;)

Ganz liebe Grüße
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Joined: Sun 16. Nov 2008, 18:21

Re: Probleme bei einem Netzwerk zur Farberkennung

Post by Admin »

Hallo,

leider fehlt wohl der Anhang... oder übersehe ich da etwas?
Ihr müsst nach dem auswählen der Datei(en) auch noch den 'Hochladen' Button anklicken, vielleicht lag es daran.

Viele Grüße
Thomas Jetter
toma
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Joined: Fri 18. May 2012, 17:27

Re: Probleme bei einem Netzwerk zur Farberkennung

Post by toma »

Habs mit ein paar proben getestet, lief ganz in ordnung :)

Wenn was nicht stimmt, setz einfacher die neuen werte ein und trainier mit
std. bp lernrate: 0.05
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