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,...
Wie mächtig ist die Maschine, die kürzlich den Pokerspieler-Champion geschlagen
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 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...
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...
Auf der Wikipedia-Seite können wir lesen, dass Google einen benutzerdefinierten ASIC-Chip für maschinelles Lernen erstellt und auf TensorFlow zugeschnitten hat, um die KI zu beschleunigen. Da ASIC-Chips speziell für eine bestimmte Verwendung angepasst wurden, ohne dass die Schaltung geändert werden...
Taleb verfügt also über zwei Heuristiken, um Datenverteilungen allgemein zu beschreiben. Eines ist Mediocristan, was im Grunde Dinge bedeutet, die sich auf einer Gaußschen Verteilung befinden, wie Größe und / oder Gewicht von Menschen. Der andere heißt Extremistan und beschreibt eine eher...
Können wir sagen, dass der Turing-Test darauf abzielt, Maschinen oder Methoden zu entwickeln, um bei allen kognitiven Aufgaben eine Leistung auf menschlicher Ebene zu erreichen, und dass maschinelles Lernen eine dieser Methoden ist, die den Turing-Test bestehen
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) -...
Ich habe mich gefragt, ob Algorithmen für maschinelles Lernen (CNNs?) Verwendet / trainiert werden können, um zwischen kleinen Detailunterschieden zwischen Bildern (wie geringfügigen Unterschieden in Rottönen oder anderen Farben oder dem Vorhandensein kleiner Objekte zwischen ansonsten sehr...
Wie wird der Satz von Bayes in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen verwendet? Als Gymnasiast werde ich einen Aufsatz darüber schreiben und ich möchte in der Lage sein, den Satz von Bayes, seine allgemeine Verwendung und seine Verwendung in KI oder ML zu
Ist es möglich, ein neuronales Netzwerk zu erstellen, das nur Ganzzahlen verwendet, indem die Ein- und Ausgabe jeder Funktion auf [-INT_MAX, INT_MAX] skaliert wird? Gibt es irgendwelche
Ich habe eine Weile darüber nachgedacht, ohne eine Intuition für die Mathematik zu entwickeln, die dahinter steckt. Was führt dazu, dass ein Modell eine niedrige Lernrate
OpenAIs Universum verwendet RL-Algorithmen und ich habe von einigen Spieltrainingsprojekten mit Q-Learning gehört, aber gibt es noch andere, die zum Meistern / Gewinnen von Spielen verwendet werden? Können genetische Algorithmen verwendet werden, um bei einem Spiel zu
Es scheint ziemlich unumstritten zu sein, zu sagen, dass NN-basierte Ansätze in vielen KI-Bereichen zu ziemlich leistungsfähigen Werkzeugen werden - sei es das Erkennen und Zerlegen von Bildern (Gesichter an einer Grenze, Straßenszenen in Automobilen, Entscheidungsfindung in unsicheren / komplexen...
Ich habe kürzlich gelesen, dass Google eine neue KI entwickelt hat, auf die jeder Daten hochladen kann, und die sofort Modelle generiert, dh ein Bilderkennungsmodell, das auf diesen Daten basiert. Kann mir jemand detailliert und intuitiv erklären, wie diese KI
Das Finden geeigneter Hyperparameter für ein neuronales Netzwerk ist offensichtlich eine komplexe Aufgabe und ein Problem oder domänenspezifisch. Es sollte jedoch mindestens einige "Regeln" geben, die für die Größe des Filters (oder Kernels) meistens gelten! In den meisten Fällen sollte die...
Lisp wurde ursprünglich als praktische mathematische Notation für Computerprogramme entwickelt, die von der Notation des Lambda-Kalküls der Alonzo Church beeinflusst wurde. Laut Wikipedia wurde es schnell zur bevorzugten Programmiersprache für die Forschung mit künstlicher Intelligenz (KI). Wenn...
Ich wurde zu dieser Frage aufgefordert, als ich versuchte, Server-Racks und Motherboards zu finden, die auf künstliche Intelligenz spezialisiert sind. Natürlich bin ich auf die SuperMicro-Website gegangen. Dort konnte das Chassis + Motherboard, das die maximalen GPUs in der Kategorie "Künstliche...
Ich bin derzeit auf der Suche nach einem überwachten Lernalgorithmus, mit dem die Ausgabe bei einem ausreichend großen Trainingssatz vorhergesagt werden kann. Hier ist ein einfaches Beispiel. Angenommen, der Trainingsdatensatz ist {[A=1, B=330, C=1358.238902], result=234.244378}und der...