Die derzeit am häufigsten verwendeten Aktivierungsfunktionen sind die von Re-Lu. Also habe ich diese Frage beantwortet. Was ist der Zweck einer Aktivierungsfunktion in neuronalen Netzen? und als ich die Antwort schrieb, fiel mir auf, wie genau kann Re-Lus ungefähre nichtlineare Funktion sein? Nach...
Hopfield-Netzwerke können einen Vektor speichern und ab einer verrauschten Version abrufen. Sie setzen dabei Gewichte, um die Energiefunktion zu minimieren, wenn alle Neuronen gleich den Vektorwerten sind, und rufen den Vektor ab, indem sie die verrauschte Version als Eingabe verwenden und es dem...
Ich habe Viv untersucht, einen künstlichen intelligenten Agenten in der Entwicklung. Nach meinem Verständnis kann diese KI neuen Code generieren und basierend auf einer Abfrage des Benutzers ausführen. Ich bin neugierig zu wissen, wie diese KI lernen kann, Code basierend auf einer Abfrage zu...
In Kapitel 26 des Buches Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz (3. Auflage) wird im Lehrbuch die "technologische Singularität" erörtert. Es zitiert IJ Good, der 1965 schrieb: Lassen Sie eine ultra-intelligente Maschine als eine Maschine definiert werden, die alle intellektuellen Aktivitäten...
Der Begriff Singularität wird in Mainstream-Medien häufig zur Beschreibung visionärer Technologien verwendet. Es wurde von Ray Kurzweil in einem populären Buch The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology (2005) vorgestellt. Kurzweil gibt in seinem Buch einen Ausblick auf eine mögliche...
Im Kontext der künstlichen Intelligenz bezieht sich die Singularität auf das Aufkommen einer künstlichen allgemeinen Intelligenz, die zur rekursiven Selbstverbesserung fähig ist, was zur raschen Entstehung der künstlichen Superintelligenz (ASI) führt, deren Grenzen kurz nach Erreichen der...
Ich habe meine Masterarbeit über Deep Generative Models gemacht und suche derzeit nach einem neuen Fach. F: Was sind die "heißesten" Forschungsthemen, die in letzter Zeit der Deep-Learning-Community viel Aufmerksamkeit schenken? Einige Klarstellungen: Ich habe ähnliche Fragen durchgesehen und keine...
Seit der ersten industriellen Revolution haben Maschinen die Arbeit von Menschen übernommen, und die Automatisierung war in den letzten drei Jahrhunderten ein Teil der menschlichen sozialen Entwicklung. Insgesamt haben diese Maschinen jedoch mechanische, risikoreiche und gering qualifizierte Jobs...
Das mag für jemanden albern klingen, der viel Erfahrung mit neuronalen Netzen hat, aber es stört mich ... Ich meine, die Randomisierung der Anfangsgewichte könnte zu besseren Ergebnissen führen, die etwas näher an dem liegen, wie das trainierte Netzwerk aussehen sollte, aber es könnte genauso gut...
Ist die optimale Politik immer stochastisch (dh eine Karte von Zuständen zu einer Wahrscheinlichkeitsverteilung über Aktionen), wenn die Umgebung auch stochastisch ist? Intuitiv, wenn die Umgebung ist deterministisch (das heißt, wenn das Mittel in einem Zustand ist und greift , dann wird der...
Es scheint, dass die meisten Projekte versuchen, der KI beizubringen, einzelne, spezifische Sprachen zu lernen. Mir fällt ein, dass es in geschriebenen und gesprochenen Wörtern und Phrasen sprachübergreifende Beziehungen gibt - die meisten Benutzer haben es viel leichter, mehr Sprachen zu lernen,...
Was ist geometrisches Deep Learning (GDL)? Wie unterscheidet es sich von Deep Learning? Warum brauchen wir GDL? Was sind einige Anwendungen von
Was ist der grundlegende Unterschied zwischen Faltungs-Neuronalen Netzen und wiederkehrenden Neuronalen Netzen? Wo werden sie
Stellen Sie sich ein Spiel vor, bei dem es sich neben einem roten und einem blauen Pixel um einen schwarzen Bildschirm handelt. Wenn sie dieses Spiel einem Menschen geben, werden sie zuerst sehen, dass durch Drücken der Pfeiltasten das rote Pixel verschoben wird. Als nächstes werden sie versuchen,...
Ich las über John McCarthy und seine orthodoxe Vision der künstlichen Intelligenz. Mir scheint, er war nicht sehr dafür, dass Ressourcen (wie Zeit und Geld) verwendet werden, um AIs dazu zu bringen, Spiele wie Schach zu spielen. Stattdessen wollte er sich mehr darauf konzentrieren, den Turing-Test...
Betrachten wir dieses Beispiel: Es ist Johns Geburtstag, kaufen wir ihm einen Drachen. Wir Menschen würden höchstwahrscheinlich sagen, dass der Drachen ein Geburtstagsgeschenk ist, wenn wir gefragt werden, warum er gekauft wird. und wir bezeichnen diese Argumentation als gesunden Menschenverstand ....
Insbesondere analysiert ein eingebetteter Computer (mit begrenzten Ressourcen) den Live-Videostream einer Verkehrskamera und versucht, gute Frames auszuwählen, die Kennzeichen vorbeifahrender Autos enthalten. Sobald eine Platte gefunden wurde, wird der Rahmen an eine OCR-Bibliothek übergeben, um...
Ein neuronales Netzwerk ist ein gerichteter gewichteter Graph. Diese können durch eine (spärliche) Matrix dargestellt werden. Dies kann einige elegante Eigenschaften des Netzwerks offenlegen. Ist diese Technik für die Untersuchung neuronaler Netze von
Durch maschinelles Lernen kann ein System in dem Sinne selbstautomatisiert werden, dass es den zukünftigen Zustand basierend auf dem, was es bisher gelernt hat, vorhersagen kann. Meine Frage ist: Sind maschinelle Lerntechniken die einzige Möglichkeit, ein System dazu zu bringen, sein Domänenwissen...
DeepMind gab an, dass sein Deep Q-Network (DQN) sein Verhalten kontinuierlich anpassen konnte, während es lernte, 49 Atari-Spiele zu spielen. Nachdem der Agent alle Spiele mit demselben neuronalen Netz gelernt hatte, war er in der Lage, sie alle gleichzeitig auf "übermenschlichen" Ebenen zu spielen...