Yapay zeka

Şaşırtıcı bir şekilde bu daha önce sorulmadı - en azından belirsiz bir şekilde ilgili bazı soruların yanında bir şey bulamadım . Peki, tekrarlayan bir sinir ağı nedir ve düzenli NN'lere göre avantajları nelerdir?

12 recurrent-neural-networks 

Şu anda, AI geliştirme alanında ana odak, desen tanıma ve makine öğrenimi üzerinde görünmektedir. Öğrenme, dahili değişkenleri bir geri besleme döngüsüne göre ayarlamakla ilgilidir. Maslow'un ihtiyaçlar hiyerarşisi, Abraham Maslow tarafından önerilen psikolojide, bireylerin en temel ihtiyaçlarının, daha üst düzey ihtiyaçlara ulaşmak için motive edilmeden önce karşılanması gerektiğini iddia eden bir …

12 philosophy  strong-ai  rewards 

İki cümlenin benzer olup olmadığını belirlemem gereken bir sorun üzerinde çalışıyorum. Sözdizimsel ve anlamsal benzerliği belirlemek için BM25 algoritması ve wordnet sistemlerini kullanarak bir çözüm uyguladım. Çözüm yeterince çalışıyor ve cümlelerdeki kelime sırası karışık olsa bile, iki cümlenin benzer olduğunu ölçüyor. Örneğin Python iyi bir dildir. İyi bir python dilidir. …

12 natural-language-processing  python 

Geçenlerde birinin kendi kendini süren bir araba tasarlarken bir araba değil, gerçekten bilgisayarlı bir sürücü inşa ettiğinizi ifade ettiğini duydum, bu yüzden bir insan zihnini modellemeye çalışıyorsunuz - en azından insan aklı sürebilir. İnsanlar tahmin edilemez olduğu için veya daha çok eylemleri, bazıları uzun süre açıklanamayacak kadar çok faktöre bağlı …

12 ai-design  autonomous-vehicles 

Üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar) hakkında okuyorum ve bu konuda bazı şüphelerim var. Şimdiye kadar, bir GAN'da iki farklı sinir ağı türü olduğunu anlıyorum: biri üretken ( G,GG ) ve diğeri ayrımcı ( DDD ). Üretken sinir ağı, ayrımcı sinir ağının doğruluğunu değerlendirdiği bazı veriler üretir. GAN, kayıp fonksiyonunu her iki …

12 neural-networks  machine-learning  deep-learning  generative-adversarial-networks 

Deepmind , temel olarak bir sinir ağını bir bellekle birleştiren "farklı bir sinirsel bilgisayar" hakkında bir makale yayınladı . Fikir, sinir ağına belirli bir görev için yararlı açık anılar yaratmayı ve hatırlamayı öğretmektir. Bu, bir sinir ağının yeteneklerini iyi tamamlar, çünkü NN'ler bilgiyi yalnızca ağırlıklarda örtük olarak saklar ve tek …

12 deep-learning  ai-design 

Bazı programlar çözüm için kapsamlı aramalar yaparken, diğerleri benzer bir cevap için sezgisel aramalar yapar. Örneğin, satrançta, bir sonraki en iyi hamlenin araştırılması doğada daha kapsamlı olma eğilimindedir, oysa Go'da, bir sonraki en iyi hamlenin araştırılması, çok daha geniş arama alanı nedeniyle doğada daha sezgisel olma eğilimindedir. Kaba kuvvet tekniği, …

12 gaming  search  chess  heuristics 

Ben geçiyordu bu DQN uygulanması ve ben on line 124 ve 125 iki farklı Q ağları başlatıldı görüyoruz. Anladığım kadarıyla, bir ağın uygun eylemi ve ikinci ağın Bellman hatasını bulmak için hedef Q değerlerini tahmin ettiğini düşünüyorum. Neden sadece Q değerini tahmin eden ve bunu her iki durumda da kullanan …

12 reinforcement-learning  q-learning  dqn 

Derin öğrenmenin sadece yüceltilmiş bir eğri uydurma teknolojisi olduğunu ve insan benzeri zeka üretemeyeceğini söyleyen Judea Pearl'ün Neden Kitabı'nı okudum . Kitabından, üç bilişsel yetenek seviyesini gösteren bu diyagram var: Fikir şu anda mevcut derin öğrenme teknolojisi tarafından üretilen "zeka" sadece birlik düzeyinde olmasıdır. Bu yüzden AI hiçbir yerde "Y'yi …

12 deep-learning  strong-ai  math  theory  superintelligence 

Kapalı . Bu sorunun daha fazla odaklanması gerekiyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu, yalnızca bu yayını düzenleyerek tek bir soruna odaklanacak şekilde güncelleyin . Geçen ay kapalı . Geometri ve AI Matrisler, küpler, katmanlar, yığınlar ve hiyerarşiler topolojileri doğru olarak adlandırabileceğimiz şeydir . …

12 convolutional-neural-networks  natural-language-processing  topology  graph-theory  structure 

Sinir ağında yeniyim ve sinir ağlarını sınıflandırma problemlerinde neyin bu kadar iyi kıldığını matematiksel olarak anlamaya çalışıyorum. Küçük bir sinir ağı örneğini (örneğin, 2 girişli, gizli bir katmanda 2 düğüm ve çıkış için 2 düğümlü) örnek alarak, tek yapmanız gereken çıkışta çoğunlukla doğrusal bir kombinasyon üzerinde sigmoid olan karmaşık bir …

12 neural-networks 

Yapay zekadaki algoritmaların çekirdek kısmını anlamak ve kendi algoritmasını geliştirmek için matematiksel ön koşullar nelerdir? Lütfen, belirli kitapları bana yönlendir.

12 math  getting-started  academia 

İnsanlar aynı anda birden fazla görev yapabilir (örn. Müzik dinlerken okuma), ancak daha az odaklanmış kaynaklardan gelen bilgileri ana odak noktamızdan veya görevimizden daha kötü verimlilikle ezberleriz. Yapay zeka durumunda böyle şeyler var mı? Örneğin, sinir ağlarının böyle özelliklere sahip olduğundan şüpheliyim, ancak yanlış olabilirim.

12 structured-data 

Tablolu Q-öğrenme algoritmasının en uygun olanı bulması garanti edilir QQQ fonksiyonu, Q∗Q∗Q^*, öğrenme oranı ile ilgili aşağıdaki koşulların ( Robbins-Monro koşulları ) sağlanması şartıyla, ∑tαt(s,a)=∞∑tαt(s,a)=∞\sum_{t} \alpha_t(s, a) = \infty ∑tα2t(s,a)&lt;∞∑tαt2(s,a)&lt;∞\sum_{t} \alpha_t^2(s, a) < \infty nerede αt(s,a)αt(s,a)\alpha_t(s, a) güncellenirken kullanılan öğrenme oranı QQQ durumla ilişkili değer sss ve aksiyon aaa zaman …

12 reinforcement-learning  q-learning  deep-rl  proofs  function-approximation 

Şu anda son moda soluklarından birinin senaryoları ve örneğin Friends veya The Simpsons'ın yeni bölümlerini oluşturmak için bir sinir ağı eğitmek olduğunu biliyorum ve bu iyi: bu ilginç ve gerçekten üretebilecek programlar yapmak için gerekli ilk adımlar olabilir mantıklı / anlaşılır hikayeler. Bu bağlamda, sinir ağları öykülerin yapılarını veya senaryoları …

12 neural-networks  deep-learning  applications