Was ist geometrisches Deep Learning (GDL)? Wie unterscheidet es sich von Deep Learning? Warum brauchen wir GDL? Was sind einige Anwendungen von
Ich versuche, ein neuronales Netzwerk zu entwickeln, das Konstruktionsmerkmale in CAD-Modellen identifizieren kann (dh Schlitze, Vorsprünge, Löcher, Taschen, Stufen). Die Eingabedaten, die ich für das Netzwerk verwenden möchte, sind Anxn-Matrix (wobei n die Anzahl der Flächen im CAD-Modell ist)....
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 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...
Ich trainiere ein auto-encoderNetzwerk mit AdamOptimierer (mit amsgrad=True) und MSE lossfür die Aufgabe der Einkanal-Audioquellentrennung. Immer wenn ich die Lernrate um einen Faktor verringere, springt der Netzwerkverlust abrupt und nimmt dann bis zum nächsten Abfall der Lernrate ab. Ich verwende...
Autoencoder sind neuronale Netze, die eine komprimierte Darstellung der Eingabe lernen, um sie später zu rekonstruieren, sodass sie zur Dimensionsreduzierung verwendet werden können. Sie bestehen aus einem Codierer und einem Decodierer (die separate neuronale Netze sein können). Die Reduzierung der...
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...
Es scheint, dass tiefe neuronale Netze und andere auf neuronalen Netzen basierende Modelle viele aktuelle Bereiche wie Computer Vision, Objektklassifizierung, Verstärkungslernen usw. dominieren. Gibt es Bereiche, in denen SVMs (oder andere Modelle) immer noch Ergebnisse auf dem neuesten Stand der...
Der Satz von No Free Lunch (NFL) besagt (siehe das Papier Coevolutionary Free Lunches von David H. Wolpert und William G. Macready). Zwei beliebige Algorithmen sind gleichwertig, wenn ihre Leistung über alle möglichen Probleme gemittelt wird Ist der Satz "No Free Lunch" wirklich wahr? Was bedeutet...
Ich versuche, den richtigen Algorithmus für ein System zu finden, bei dem der Benutzer einige Symptome eingibt und das System die Wahrscheinlichkeit vorhersagen oder bestimmen muss, dass einige ausgewählte Symptome mit den im System vorhandenen Symptomen verbunden sind. Nach der Zuordnung sollte...
Seit ich auf Adam Geitgeys Blog über maschinelles Lernen gestoßen bin, habe ich versucht, neuronale Netze zu verstehen . Ich habe so viel wie möglich zu diesem Thema gelesen (was ich verstehen kann) und glaube, ich verstehe alle allgemeinen Konzepte und einige der Funktionen (obwohl sie in...
Ich habe gerade ein aktuelles WIRED-Video über die Leistung virtueller Assistenten beim Erzählen von Witzen gesehen. Sie werden von Menschen komponiert, aber ich würde gerne wissen, ob die KI gut genug geworden ist, um einige zu
Ich arbeite derzeit an einer Android AI App. Ich kenne KI-Modelle, um zufällige Sätze zu erzeugen. Gibt es jedoch ein KI-Modell zur Erzeugung sarkastischer
Ich schreibe gerade eine Engine, um ein Kartenspiel zu spielen, da es für dieses spezielle Spiel noch keine Engine gibt. Ich hoffe, dass ich danach ein neuronales Netz in das Spiel einführen und lernen kann, das Spiel zu spielen. Ich schreibe die Engine so, dass sie für einen KI-Spieler hilfreich...
Nach meinem besten Verständnis ist der Monte-Carlo-Baumsuchalgorithmus (MCTS) eine Alternative zum Minimax für die Suche in einem Knotenbaum. Es funktioniert, indem Sie einen Zug auswählen (im Allgemeinen den mit der höchsten Chance, der Beste zu sein) und dann während des Zuges ein zufälliges...
Seit letztem Jahr habe ich verschiedene Fächer studiert, um einige der wichtigsten Thesen des maschinellen Lernens wie zu verstehen S. Hochreiter & J. Schmidhuber. (1997). Langes Kurzzeitgedächtnis . Neural Computation, 9 (8), 1735 & ndash; 1780. Aufgrund der Tatsache, dass ich keinen...
Ich benötige einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um Muster in einem Datensatz (in einer CSV-Datei gespeichert) zu identifizieren, der Details zur Cache-Leistung einer CPU enthält. Genauer gesagt, enthält der Datensatz Spalten wie Readhits, Readmissoder Writehits. Die vom Algorithmus...
Derzeit mache ich ein Projekt, bei dem es darum geht, eine KI zu erstellen, um das Spiel Gomoku zu spielen (es ist wie Tic Tac Toe, wird aber auf einem 15 * 15-Brett gespielt und erfordert 5 in einer Reihe, um zu gewinnen). Ich habe bereits erfolgreich eine perfekte Tic Tac Toe-KI implementiert,...
Ein KI-Agent wird oft als "Sensor" -, "Speicher" -, "Prozessor für maschinelles Lernen" - und "Reaktions" -Komponenten angesehen. Eine Maschine mit diesen wird jedoch nicht unbedingt zu einem selbstprogrammierenden KI-Agenten. Gibt es neben den oben genannten Teilen noch weitere Elemente oder...
Ich versuche, den visuellen Aufmerksamkeitsbereich in einem bestimmten Bild zu erkennen und das Bild in diesen Bereich zuzuschneiden. Wenn ich beispielsweise ein Bild beliebiger Größe und ein Rechteck mit einer LxW-Dimension als Eingabe gebe, möchte ich das Bild auf den wichtigsten visuellen...