Hallo,
ich hatte schon öfter über Neuronale Netze geschrieben. Jetzt bin ich über einen Hinweis von Jörg Kandel gestolpert http://blog.schockwellenreiter.de/2017/07/2017071004.html, in dem die deutsche Übersetzung eines empfehlenswerte Buches von Tariq Rashid über Maschinen-Lernen (auch auf dem Raspi) vorgestellt wird.
Den englischen Text gibt es wie immer für einen Bruchteil des Preises und das Interview ist lesenswert.
73 de Hajo
Kleiner Hinweis für RASPI-Freunde: AIY Project in
https://www.raspberrypi.org/magpi-issues/MagPi57.pdf
Der Buchtipp oben ist gut
https://www.oreilly.de/buecher…selbst-programmieren.html
Und Termin 24.-26. April 2018 vormerken
https://www.m3-konferenz.de/index.php
.
ich hatte schon öfter über Neuronale Netze geschrieben.
Hallo Hajo, da ich Deine Texte zu diesem Thema gerade nicht finde - kannst Du mich Unwissenden einmal aufklären, was Neuronale Netzwerke mit Amateurfunk zu tun haben ??
Die angegebene Literatur führt zu dem Ziel, per Hand geschriebene Ziffern zu 98% richtig zuzuordnen.
Bin etwas ratlos...
73, Wolfgang
Praktisches Beispiel :
Hellschreiber 2 Ascii.. oder Hellschreiber 2 CW.. oder CW 2 Ascii.. all das kann man z.B. mit Neuronalen Netzen machen.
Ich würde die Frage anders Formulieren :
Was kann man mit Neuronalen Netzwerken im Amateurfunk machen ?
Warum ?
Die Idee dahinter ist : Man lernt. Man weis nie wozu das gut sein könnte..
.. z.B. weis ich noch was ich mir 1994 wegen TCPIP over AX25 anhören durfte.. das war dann hinterher Teil meines Jobs.
Dadurch das wir experimentieren und spielen dürfen, schaffen wir eine Existenzberechtigung hierzulande für AFU !
Hallo Wolfgang,
die Forschung zu neuronalen Netzen gibt es schon mindestens seit den 80er Jahren. Sie wird u.a. im Bereich Schrift-, Sprach- und Bilderkennung verwendet. Den Schub bei selbstlernenden Systemen kam mit der Steigerung der Leistungsfaehigkeit der Hardware. Im Hambereich werden diese Verfahren u.a. bei der automatischen Analyse von CW eingesetzt. (Ist sogar in einer Version von FLDigi implementiert.)
Hierzu werden Bayesiche Methoden fuer Neuronale Netzwerke eingesetzt. Ich hatte Dir zu dieser Frage in Deinem Thread zum Red Pit einen Link zum Kaggle Wettbewerb geschickt.Weitere Infos und Aufsaetze findest Du bei Mauri Niininen AG1LE in seinem Blog.
Ansaetze dazu gibt es auch beim CW-Skimmer und bei den grossen Rechnenprogrammen von IBM (Watson) und Deep Learning.
Davon abgesehen ist das Buch wirklich lesens- und verstehenswert. Eine solche verstaendliche Darstellung der Vorgehensweise habe ich noch nicht gelesen. Wer also das unsaegliche Geschreibsel der Zeitungen ueber KI besser verstehen und die Potentiale selbst ausprobieren will, ist bei diesem Buch gut aufgehoben.
Da die Programme Public Domain sind hier die Python-Quellen: https://github.com/makeyourown…/makeyourownneuralnetwork. Aber wie immer im Leben...ohne die Erlaeuterungen im Buch wird man vor einer Mauer stehen.
73 de Hajo
Was Neuronale Netzwerke mit Amateurfunk zu tun haben?
Der oben schon erwähnte OM AG1LE zeigt es in seinem Blog auf:
http://ag1le.blogspot.co.at/20…l-network-classifier.html
http://ag1le.blogspot.co.at/20…ng-machine-challenge.html
http://ag1le.blogspot.co.at/20…arning-algorithm-for.html
Im LB3HC's engineering blog gibt es ebenfalls viele Neural Network, Deep learning and Artificial Intelligence...
http://www.lb3hc.net/archives/2599
Es gibt da hochinteressante Sachen zB https://arxiv.org/pdf/1602.04105.pdf
Der Zusammenhang kann aber noch einfacher sein: viele OMs sind vielfach interessierte Menschen...
Ich finde es gut, dass Hajo dieses interessante Thema (habe mich schon vor Jahren damit beschäftigt, damals noch sehr primitiv und mit Borland Turbo Pascal 
angeschnitten hat.
Aber vielleicht ist das Thema hier http://www.qrpforum.de/index.php?page=Board&boardID=178 besser aufgehoben.
Jetzt muss nur noch der Zusammenhang zu QRP gefunden werden 
.
