Neuronové sítě přímo na desktopu

Technologie |

Neuronová síť sleduje akce uživatele Linuxu, učí se z jeho zvyků a napodobuje jeho akce při správě oken. V UNIXovém světě se o grafické rozhraní stará systém X Window, jenž poskytuje prostředky pro kreslení a zobrazování. ...




Neuronová síť sleduje akce uživatele Linuxu, učí se z jeho zvyků a napodobuje jeho akce při správě oken. V UNIXovém světě se o grafické rozhraní stará systém X Window, jenž poskytuje prostředky pro kreslení a zobrazování.
Pokud spustíte X-Window bez správce oken, objeví se vám jen šedá obrazovka a kurzor myši. Nemůžete spouštět žádné aplikace. Pokud byste přece jenom nějakou dokázali rozběhnout, objevila by se jako obdélník bez jakýchkoliv okrajů a titulku. U takovéhoto okna byste neměli možnost měnit jeho velikost ani pozici. Správce oken v podstatě slouží jako lepidlo mezi uživatelem, aplikacemi a systémem X Window Systémem. Stará se o dekorace oken, přemísťovaní a změnu velikosti oken a často i spouštění aplikací.
Zajímavým problémem pro správce oken je otázka, kam umístit okno spouštěné aplikace. Existuje mnoho přístupů. Okno může být umístěno do levého horního rohu obrazovky, na pozici kurzoru myši nebo do neobsazeného prostoru. Jenže každý člověk má jiné zvyky a požadavky. Je nemožné naprogramovat všechny strategie, které se dají použít. Proto se uživatelé musí přizpůsobit správci oken, kterého používá. Jak by se vám ale líbil správce oken, který by okoukal způsob, jakým rozmísťujete okna a přizpůsobil se tak naopak on vám?
Nicolas Brodu si právě toto předsevzal za svůj cíl. Modifikoval správce oken z Krash verze populárního prostředí KDE a do části odpovědné za pozici nových oken vložil malou neuronovou síť. Ta si všímá, kam uživatel ukládá nová okna, učí se ze svých chyb a příště napodobuje akce uživatele.
Zajímají vás technické detaily? Neuronová síť se skládá ze tří vrstev. První vrstva má 23 vstupů: počet oken (1 neuron), velikost okna, které je třeba někam položit (2 neurony šířka a délka) a velikosti a pozice pěti největších oken (20 neuronů). Pak následuje skrytá vrstva s 10 neurony a výstupní vrstva. V ní jsou 2 neurony s výsledkem souřadnicemi, kam umístit nové okno. Síť se inicializuje pomocí simulovaného žíhání a učí se nikoliv klasickou backpropagací, ale kvalitnější metodou gradient descent.
A jaké jsou požadavky na výkon procesoru? Autor uvádí, že na procesoru AMD K6 233 MHz nelze poznat žádný rozdíl oproti použití běžných metod.








Související články




Komentáře

Napsat vlastní komentář

Pro přidání příspěvku do diskuze se prosím přihlašte v pravém horním rohu, nebo se prosím nejprve registrujte.