Yapay zeka

Araştırmam sırasında, karmaşık değerli girdilerle çalışan (muhtemelen ağırlıklar da dahil) sinir ağları olan "karmaşık değerli sinir ağları" üzerine tökezledim. Bu tür sinir ağlarının gerçek değerli sinir ağlarına göre avantajları (veya basitçe uygulamaları) nelerdir?

11 neural-networks 

Kendi kendine giden arabalara sahip olmanın avantajları nelerdir? Aynı anda trafikte daha fazla arabaya sahip olacağız, ancak daha fazla insanın arabaları kullanmayı seçmesini sağlamayacak, bu nedenle hem trafik hem de halk sağlığı daha da kötüleşecek mi? Bununla gerçekten ilgileniyor muyuz?

11 philosophy  social  autonomous-vehicles 

Günümüzde AI sistemleri çok yetenekli makinelerdir ve son zamanlarda Doğal Dil İşleme ve Yanıt alanı, yenilikçilikle birlikte AI makinelerinin temel algoritmik yapısı ile patlamaktadır. Bu son atılımlar göz önüne alındığında, bildiği gerçekler hakkında insanlara bilerek yalan söyleyebilecek herhangi bir AI sistemi geliştirilip geliştirilmediğini soruyorum. Sorduğum şey Turing Testinin kanonik tartışmalarının …

11 natural-language-processing  human-like 

Bilgisayar Mühendisliği alanında bir geçmişim var ve insan düşüncesini taklit etmek için daha iyi algoritmalar geliştirmeye çalışıyorum. (Benim favorilerimden biri, dil işleme ve karar verme sürecine uygulanan Analojik Modelleme'dir.) Bununla birlikte, ne kadar çok araştırma yaparsam yapay zekanın ne kadar karmaşık olduğunu anlarım . Bu alanda birçok sorunla başa çıkmaya …

11 machine-learning 

Çok az sayıda düğüm (20 düğüm zor bir sınır değildir) kullanan herhangi bir önemsiz sorunu (> =% 80 doğruluk ile) çözen herhangi bir sinir ağı olup olmadığını bilmek ilgileniyorum. Sinir ağlarının boyutları hakkında bir sezgi geliştirmek istiyorum.

11 neural-networks 

Evrişimli Sinir Ağında hangi katman eğitimde azami zaman harcar? Evrişim katmanları mı yoksa Tam Bağlı katmanlar mı? Bunu anlamak için AlexNet mimarisini alabiliriz. Eğitim sürecinin zaman içinde dağılmasını görmek istiyorum. Herhangi bir sabit GPU yapılandırmasını alabilmemiz için göreceli bir zaman karşılaştırması istiyorum.

11 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks 

Takviye Öğrenme: Richard S. Sutton ve Andrew G. Barto'nun Bir Giriş (tam taslak, 5 Kasım 2017) adlı kitabını okuyordum . 271 Sayfasında, epizodik Monte-Carlo Politika-Gradyan Yöntemi için sözde kod sunulmaktadır. Bu sahte kod bakarak ben neden indirim oranı 2 kez, bir kez güncelleme durumunda ve dönüş içinde ikinci kez göründüğünü …

11 reinforcement-learning  algorithm  rl-an-introduction  reinforce 

Bencil Gen'in (Dawkins) köşe taşlarından biri, kopyalayıcıların kendiliğinden ortaya çıkmasıdır, yani kendilerini kopyalayabilen moleküllerdir. Bu silico'da açık uçlu evrim / yapay yaşam simülasyonlarında modellenmiş midir? Avida veya Tierra gibi sistemler çoğaltma mekanizmalarını açıkça belirtir ; diğer genetik algoritma / genetik programlama sistemleri çoğaltma mekanizmalarını açıkça arar (örneğin, von Neumann evrensel …

11 genetic-algorithms  theory  genetic-programming  self-replication 

Son zamanlarda, belirli bir kaynak için yaptığım harcamaların maliyet analizini yapmak için bir sorun üzerinde çalışıyordum. Genellikle analizden manuel kararlar alır ve buna göre plan yaparım. Ben kaynak excel formatında ve yüzlerce sütun ile büyük bir veri var, çeşitli zaman çerçeveleri ve türleri (diğer çeşitli detaylı kullanım) kaynak kullanımını tanımlamak. …

11 neural-networks  machine-learning  datasets  feature-selection 

Duyuşsal bilgisayar araştırması yapıyorum. Özellikle, duygu tanıma kısmını, yani kullanıcı / özne tarafından hissedilen duyguları tanıma görevini inceliyorum. Örneğin, affectiva bu amaçla kullanılabilir. Bu modellerin geçerliliği konusunda değil, onlarla ne yapacağımız konusunda endişelerim var. Duygulara cevap vermeye ne dersiniz? Bilgisayarlar kullanıcı duygularını gerçekten anlayabilecek mi?

11 neural-networks  research  learning-algorithms 

Derin Öğrenme (DL) ve derin (er) ağlarla ilgili her şey "başarılı", en azından çok hızlı ilerliyor ve AGI'nin ulaştığı inancını geliştiriyor. Bu popüler bir hayal gücü. DL, AGI'lerin oluşturulması da dahil olmak üzere birçok sorunun üstesinden gelmek için muazzam bir araçtır. Yine de yeterli değil. Bir araç gerekli bir bileşendir, …

11 deep-learning  deep-network  agi 

Roger Schank, 1970'lerde Kavramsal Bağımlılık (CD) ile dil işleme konusunda bazı ilginç çalışmalar yaptı. Daha sonra bu günlerde Eğitimde olmak üzere bir miktar sahadan çıktı. Doğal dil üretimi (BABEL), hikaye üretimi (TAILSPIN) ve diğer alanlarda, genellikle bireysel cümleler yerine planlama ve bölümleri içeren bazı yararlı uygulamalar vardı. CD ya da …

11 natural-language-processing  knowledge-representation 

Bilgisayar bilimlerinde, insan zihninin bir Turing makinesiyle çoğaltılabileceği varsayılmaktadır, bu nedenle Yapay Genel Zeka (AGI) mümkündür. Aksini varsaymak mistik bir şeye inanmaktır ve mistik inançlar yanlıştır. AGI'nin mümkün olduğuna dair başka bir argüman bilmiyorum ve yukarıdaki argüman son derece zayıf. En azından teoride AGI'nin mümkün olduğuna dair kesin bir kanıt …

11 philosophy  agi  proofs 

Yapay Zeka kavramını ilk kim kazandı? Bu terimi ilk kez kullanan yayınlanmış bir araştırma belgesi var mı?

11 terminology  history 

Verilerdeki gürültünün artırılması bir ağın öğrenme yeteneğini artırmaya yardımcı olur mu? Herhangi bir fark yaratıyor mu veya çözülen soruna mı bağlı? Genelleme sürecini nasıl etkiler?

11 neural-networks  machine-learning  statistical-ai  generalization