Die folgende Seite / Studie zeigt, dass die tiefen neuronalen Netze leicht getäuscht werden können, indem Vorhersagen mit hohem Vertrauen für nicht erkennbare Bilder abgegeben werden, z Wie ist das möglich? Kannst du das bitte im Idealfall im Klartext
Ich bin neu in AI und möchte in einfachen Worten wissen, was das Fuzzy-Logik-Konzept ist. Wie hilft es und wann wird es
Woher wissen Sie beim Schreiben Ihres Algorithmus, wie viele Neuronen Sie pro Ebene benötigen? Gibt es Methoden, um die optimale Anzahl zu finden, oder ist dies eine
Wie unterscheidet sich ein neuronales Netzwerk mit dem Adjektiv "tief" von anderen ähnlichen
Kann ein Convolutional Neural Network zur Mustererkennung in einem Problembereich verwendet werden, in dem keine Bilder vorhanden sind, beispielsweise durch grafische Darstellung abstrakter Daten? Wäre das immer weniger effizient? Dieser Entwickler sagt, die aktuelle Entwicklung könnte noch weiter...
Die Frage betrifft die Architektur von Deep Residual Networks ( ResNets ). Das Modell, das den 1. Platz bei der "Large Scale Visual Recognition Challenge 2015" (ILSVRC2015) in allen fünf Hauptstrecken gewann: ImageNet-Klassifizierung: „Ultra-tiefe“ 152-Lagen-Netze (Zitat Yann) ImageNet-Erkennung:...
Ich habe gelesen, dass die meisten Probleme mit 1-2 versteckten Ebenen gelöst werden können. Woher weißt du, dass du mehr als 2 brauchst? Für welche Art von Problemen würden Sie sie benötigen (geben Sie mir ein
Alles, was mit Deep Learning (DL) und Deep (er) Netzwerken zu tun hat, scheint "erfolgreich" zu sein, zumindest sehr schnell voranzukommen und den Glauben zu pflegen, dass AGI in Reichweite ist. Das ist populäre Vorstellung. DL ist ein hervorragendes Instrument, um so viele Probleme anzugehen,...
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
Ich habe gelesen, dass tiefe neuronale Netze relativ leicht getäuscht werden können ( Link ), um ein hohes Vertrauen in die Erkennung von synthetischen / künstlichen Bildern zu geben, die vollständig (oder zumindest größtenteils) außerhalb des Vertrauenssubjekts liegen. Persönlich sehe ich kein...
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) -...