Ich habe das folgende Spickzettel für neuronale Netze gefunden (Spickzettel für KI, Neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Deep Learning und Big Data ). Wofür werden all diese verschiedenen Arten von neuronalen Netzen verwendet? Welche neuronalen Netze können beispielsweise zur Regression oder...
Aus DeepMinds Forschungsbericht auf arxiv.org: In diesem Artikel wenden wir einen ähnlichen, aber vollständig generischen Algorithmus, den wir AlphaZero nennen , auf die Spiele Schach und Shogi sowie Go an, ohne zusätzliche Domänenkenntnisse außer den Spielregeln, was zeigt, dass es sich um ein...
In dem Blog-Beitrag Erstellen leistungsfähiger Bildklassifizierungsmodelle mit sehr wenigen Daten werden Engpassfunktionen erwähnt. Was sind die Engpassmerkmale? Ändern sie sich mit der verwendeten Architektur? Sind sie die endgültige Ausgabe von Faltungsschichten vor der vollständig verbundenen...
Welchen Zweck erfüllt die "Dropout" -Methode und wie verbessert sie die Gesamtleistung des neuronalen
Was ist die Definition eines tiefen neuronalen Netzwerks? Warum sind sie so beliebt oder
In diesem Video sagt ein Experte: "Eine Möglichkeit, darüber nachzudenken, was Intelligenz ist [speziell in Bezug auf künstliche Intelligenz], ist ein Optimierungsprozess." Kann Intelligenz immer als Optimierungsprozess betrachtet werden und kann künstliche Intelligenz immer als Optimierungsproblem...
Meines Wissens nach verwenden die meisten aktuellen Studien zur künstlichen Intelligenz eine Art neuronales Netzwerk oder dessen Varianten. Ein gutes Beispiel wäre DeepMinds Alphago, von dem ich glaube, dass es ein tiefes neuronales Netzwerk ist, für Vision CNN, Text, Musik und andere geordnete...
Gibt es moderne Techniken zum Generieren von textuellen CAPTCHA-Herausforderungen (daher muss die Person den richtigen Text eingeben), die die KI mit einigen visuellen Verschleierungsmethoden leicht täuschen können, aber gleichzeitig vom Menschen ohne Probleme gelöst werden können? Ich spreche zum...
Was meinen wir mit dem Begriff Intelligenz im Allgemeinen, wenn wir über künstliche Intelligenz, menschliche Intelligenz oder irgendeine andere Form von Intelligenz sprechen ? Wie würden Sie intelligent nennen und was nicht? Mit anderen Worten, wie definieren wir den Begriff Intelligenz so...
Mitte der 1980er Jahre schuf Rodney Brooks die Grundlagen der "neuen KI". Die zentrale Behauptung war, dass der symbolistische Ansatz der "Good Old Fashioned AI" (GOFAI) gescheitert war, indem versucht wurde, "Erkenntnis von oben zu cremen", und dass verkörperte Erkenntnis erforderlich war, dh von...
In den 1950er Jahren gab es weit verbreitete Überzeugungen, dass "Künstliche Intelligenz" schnell sowohl selbstbewusst als auch klug genug sein wird, um mit Menschen Schach zu gewinnen. Verschiedene Leute schlugen Zeitrahmen von zB 10 Jahren vor (siehe Olazarans "Offizielle Geschichte der...
Gibt es mögliche Modelle, die in naher Zukunft das Potenzial haben, neuronale Netze zu ersetzen? Und brauchen wir das überhaupt? Was ist das Schlimmste an der Nutzung neuronaler Netze in Bezug auf die
Ich möchte mit einem Szenario beginnen, in dem ich darüber nachdachte, wie gut MCTS funktionieren kann: Nehmen wir an, es gibt eine Verschiebung, die dem Suchbaum noch nicht hinzugefügt wurde. Es sind einige Schichten / Bewegungen zu tief. Aber wenn wir diesen Zug spielen, ist das Spiel im Grunde...
Ich lese solchen Unsinn darüber, wie eine KI die Welt in einen Supercomputer verwandeln würde, um ein Problem zu lösen, das sie für nötig hielt. Das wäre keine KI. Das ist prozedurale Programmierung, die in einem Schleifenquatsch steckt. Eine KI müsste ihre Neuronen weiterentwickeln und neu...
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...
Ich denke, dass der Vorteil der Verwendung von Leaky ReLU anstelle von ReLU darin besteht, dass wir auf diese Weise keinen verschwindenden Gradienten haben können. Die parametrische ReLU hat den gleichen Vorteil mit dem einzigen Unterschied, dass die Steigung des Ausgangs für negative Eingänge ein...
Also habe ich versucht, BFS auf einem Sliding Blocks-Puzzle (Nummerntyp) zu implementieren . Die Hauptsache, die mir aufgefallen ist, ist, dass wenn Sie ein 4*4Board haben, die Anzahl der Zustände so groß sein kann, 16!dass ich nicht alle Zustände vorher aufzählen kann. Meine Frage ist also, wie...
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Im letzten Monat geschlossen . Der aktuelle Trend...
Ich habe einen großen Datensatz von Fahrzeugen mit der Grundwahrheit ihrer Länge (über 100.000 Proben). Ist es möglich, ein tiefes Netzwerk zu trainieren, um die Fahrzeuglänge zu messen / zu schätzen? Ich habe keine Artikel über die Schätzung der Objektgröße mithilfe eines tiefen neuronalen...
Ich bin gerade auf das Konzept der Neuronenabdeckung gestoßen, bei dem es sich um das Verhältnis von aktivierten Neuronen und Gesamtneuronen in einem neuronalen Netzwerk handelt. Aber was bedeutet es für ein Neuron, "aktiviert" zu werden? Ich weiß, was Aktivierungsfunktionen sind, aber was bedeutet...