Ich gehe den Kurs von Andrew NG durch, in dem es um YOLO geht, aber er geht nicht auf die Implementierungsdetails von Ankerkästen ein. Schauen Sie sich den Code an, jede Ankerbox wird durch zwei Werte dargestellt, aber was genau repräsentieren diese Werte? Was die Notwendigkeit von Ankerboxen...
Kurz gesagt: Ich möchte verstehen, warum ein neuronales Netzwerk mit einer verborgenen Schicht zuverlässiger auf ein gutes Minimum konvergiert, wenn eine größere Anzahl versteckter Neuronen verwendet wird. Nachfolgend eine detailliertere Erklärung meines Experiments: Ich arbeite an einem einfachen...
Ich bin so ziemlich ein Anfänger in Tensorflow und folge einfach einem Tutorial. Es gibt kein Problem mit meinem Code, aber ich habe eine Frage bezüglich der Ausgabe accuracy: 0.95614034 accuracy_baseline: 0.6666666 auc: 0.97714674 auc_precision_recall: 0.97176754 average_loss: 0.23083039...
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
Wenn Sie einmal von einer Spinne angegriffen wurden, werden Sie sich nie wieder einer Spinne nähern. In einem neuronalen Netzwerkmodell verringert eine schlechte Erfahrung mit einer Spinne die Wahrscheinlichkeit, dass Sie sich einer Spinne nähern, je nach Lernrate geringfügig. Das ist nicht gut....
Gibt es Forschung, die realistische Modelle von Neuronen verwendet? Normalerweise ist das Modell eines Neurons für ein neuronales Netzwerk im Gegensatz zum realistischen Neuron, an dem Hunderte von Proteinen und Millionen von Molekülen (oder sogar eine größere Anzahl) beteiligt sind, recht einfach....
Gibt es neuronale Netze, die entscheiden können, Neuronen hinzuzufügen / zu löschen (oder die Neuronenmodelle / Aktivierungsfunktionen zu ändern oder die zugewiesene Bedeutung für Neuronen zu ändern), Verknüpfungen oder sogar vollständige Schichten während der Ausführungszeit? Ich vermute, dass...
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...
In der klassischen Mengenlehre gibt es zwei Möglichkeiten für ein Element. Es ist entweder Mitglied eines Sets oder nicht. In der Fuzzy-Mengen-Theorie gibt es jedoch Zugehörigkeitsfunktionen , um die "Rate" eines Elements zu definieren, das Mitglied einer Menge ist. Mit anderen Worten, die...
Ich bin einmal auf ein neuronales Netzwerk gestoßen, das ohne Rückausbreitung oder genetische Algorithmen (oder unter Verwendung jeglicher Art von Datensätzen) trainiert wurde. Es basierte darauf, wie das menschliche Gehirn seine Verbindungen zwischen Neuronen lernt und anpasst. Wie heißt ein...
So wie ich es aus dieser Videovorlesung verstehe , gibt es drei Arten von tiefem Lernen: Überwacht Unbeaufsichtigt Verstärkung All dies kann dazu dienen, ein neuronales Netzwerk entweder nur vor seiner Bereitstellung oder während seines Betriebs zu trainieren . Für den letzteren Fall wird...
Informationssicherheit hat sich in den letzten Jahren zu einem florierenden Feld entwickelt. Es ist ein breiter Bereich, der von der Planung und dem Aufbau über das Testen bis zum sicheren Betrieb verschiedener Anwendungen , Systeme und Netzwerke reicht . Von kleinen eingebetteten Systemen bis hin...
Ich möchte ein neuronales Netzwerk entwerfen, das vorhersagen kann, welcher Läufer in einem Sportspiel gewinnt, wobei die Anzahl der Läufer zwischen 2 und 10 variiert. In jedem Fall würden spezifische Daten über die einzelnen Läufer in das neuronale Netzwerk eingespeist. Welches Design wäre für ein...
Ich habe in letzter Zeit viel über TD-Gammon gelesen, als ich in einem Videospiel, das ich mache, Optionen für KI erkunde. Das Videospiel ist eine rundenbasierte Positionsart, dh die Position einer "Einheit" oder eines Spielstücks wirkt sich stark auf die Nützlichkeit in diesem Brettzustand aus. Um...
Das ist also eine einleitende Frage. Wann immer ich ein Buch über neuronale Netze oder maschinelles Lernen lese, heißt es in ihrem Einführungskapitel, dass wir die Kraft des Gehirns aufgrund seiner massiven Parallelität nicht reproduzieren konnten. In der heutigen Zeit wurden Transistoren auf die...
Bei der Bildklassifizierung wird allgemein gesagt, dass der Hauptgrund für die Verwendung von CNNs darin besteht, dass dicht verbundene NNs nicht so viele Parameter verarbeiten können (10 ^ 6 für ein 1000 * 1000-Bild). Meine Frage ist, gibt es einen anderen Grund, warum CNNs über DNNs (dicht...
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Künstliche Intelligenz Stapel Börse. Geschlossen vor 3 Monaten . Ich mag die erzwungene Einrückung von Python, die...
Ich möchte verschiedene Verlustfunktionen für ein hierarchisches Klassifizierungsproblem mit mehreren Etiketten ausprobieren. Bisher habe ich verschiedene Modelle oder Submodelle wie den Multilayer Perceptron (MLP) -Zweig in einem größeren Modell trainiert, das sich mit verschiedenen...