Bei Fragen, bei denen zwei KI-Konzepte, Begriffe oder Ausdrücke verglichen werden. Ein Beispiel für eine solche Frage ist: Wie ist maschinelles Lernen mit tiefem Lernen zu vergleichen?
Diese beiden Begriffe scheinen insbesondere in ihrer Anwendung in der Informatik und in der Softwareentwicklung miteinander verwandt zu sein. Ist einer eine Untergruppe eines anderen? Ist eines ein Werkzeug, um ein System für das andere zu erstellen? Was sind ihre Unterschiede und warum sind sie...
Ich habe die Begriffe "starke KI" und "schwache KI" gehört. Sind das gut definierte oder subjektive Begriffe? Wie sind sie allgemein
Ich habe gerade ein einjähriges Data Science-Masterstudium abgeschlossen, in dem uns R beigebracht wurde. Ich fand, dass Python populärer ist und eine größere Community in AI hat. Lohnt es sich für jemanden in meiner Position, zu Python zu wechseln und wenn ja, warum? Gibt es in Python...
Was ist der Unterschied zwischen modellfreiem und modellbasiertem Bestärkungslernen? Es scheint mir, dass jeder modellfreie Lernende, der durch Ausprobieren lernt, als modellbasiert bezeichnet werden könnte. Wann wären modellfreie Lernende in diesem Fall
Was ist selbstüberwachtes Lernen beim maschinellen Lernen? Wie unterscheidet es sich vom betreuten
Wie unterscheidet sich ein neuronales Netzwerk mit dem Adjektiv "tief" von anderen ähnlichen
Nach meinem Verständnis sind Q-Learning und Policy Gradients (PG) die beiden wichtigsten Ansätze zur Lösung von RL-Problemen. Während Q-Learning darauf abzielt, die Belohnung einer bestimmten Maßnahme in einem bestimmten Zustand vorherzusagen, prognostizieren Gradienten der Politik die Maßnahme...
Dies ist aus einer Closed Beta für AI, wobei diese Frage von Benutzer Nummer 47 gepostet wird. Laut Wikipedia , Boltzmann-Maschinen können als das stochastische, generative Gegenstück zu Hopfield-Netzen angesehen werden. Beide sind wiederkehrende neuronale Netze, die darauf trainiert werden können,...
Kann mir jemand den Unterschied zwischen maschinellem und tiefem Lernen erklären? Ist es möglich, tiefes Lernen zu lernen, ohne maschinelles Lernen zu
Laut dem NASA-Wissenschaftler Rick Briggs ist Sanskrit die beste Sprache für AI. Ich möchte wissen, wie nützlich Sanskrit ist. Was ist das Problem mit anderen Sprachen? Verwenden sie wirklich Sanskrit in der KI-Programmierung oder tun sie dies? Welcher Teil eines AI-Programms benötigt eine solche...
Wenn Sie beispielsweise E-Mails als Spam klassifizieren, lohnt es sich aus Zeit- / Genauigkeitssicht, Deep Learning (wenn möglich) anstelle eines anderen Algorithmus für maschinelles Lernen anzuwenden ? Wird Deep Learning andere maschinelle Lernalgorithmen wie naive Bayes überflüssig...
Ich habe an verschiedenen Stellen verschiedene Antworten auf diese Frage gelesen, aber mir fehlt noch etwas. Was ich verstanden habe ist, dass eine Diagrammsuche eine geschlossene Liste mit allen erweiterten Knoten enthält, damit sie nicht erneut untersucht werden. Wenn Sie jedoch die Breitensuche...
Ich kämpfe darum, den Unterschied zwischen Schauspieler-Kritiker und Vorteil-Schauspieler-Kritiker zu verstehen. Zumindest weiß ich, dass sie sich von A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critical) unterscheiden, da A3C einen asynchronen Mechanismus hinzufügt, der mehrere Worker-Agenten verwendet, die...
AlphaGo Zero enthält mehrere Verbesserungen gegenüber seinen Vorgängern. Architektonische Details von Alpha Go Zero sind in diesem Spickzettel zu sehen . Eine dieser Verbesserungen ist die Verwendung eines einzelnen neuronalen Netzwerks, das gleichzeitig die Bewegungswahrscheinlichkeiten und den...
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...
Was ist der grundlegende Unterschied zwischen Faltungs-Neuronalen Netzen und wiederkehrenden Neuronalen Netzen? Wo werden sie
In einem CNN ist das Empfangsfeld der Teil des Bildes, der zur Berechnung der Filterausgabe verwendet wird. Die Ausgabe eines Filters (die auch als "Feature Map" bezeichnet wird) ist jedoch die Eingabe des nächsten Filters. Was ist der Unterschied zwischen einem Empfangsfeld und einer...
Wie hat die Verwendung von evolutionären Algorithmen zum Entwerfen und Trainieren künstlicher neuronaler Netze Vorteile gegenüber der Verwendung herkömmlicher
Laut Wikipedia : KI ist Intelligenz, die Maschinen zeigen. Ich habe mich gefragt, ob es bei den jüngsten biologischen Fortschritten bereits eine nicht-elektrische "Maschine" gibt, die von Menschen programmiert wird, um sich wie folgt verhalten zu können: flexibler rationaler Agent , der seine...
Zwei übliche Aktivierungsfunktionen, die beim tiefen Lernen verwendet werden, sind die hyperbolische Tangentenfunktion und die Sigmoidaktivierungsfunktion. Ich verstehe, dass die hyperbolische Tangente nur eine Neuskalierung und Übersetzung der Sigmoidfunktion ist: tanh( z) = 2 σ( z) -...