«deep-learning» etiketlenmiş sorular

Birden fazla gizli katmana sahip yapay sinir ağlarına (YSA) dayalı makine öğrenme yöntemlerinin bir alt kümesine atıfta bulunan derin öğrenme ile ilgili sorular için. Böylece sıfat derinliği YSA'ların katman sayısını ifade eder. Derin öğrenme ifadesi görünüşte (makine öğrenimi veya YSA'lar bağlamında olmasa da) 1986 yılında Rina Dechter tarafından "Kısıt memnuniyeti problemlerinde arama yaparken öğrenme" makalesinde tanıtıldı.

8
Bilim adamları yapay sinir ağlarının içinde neler olduğunu biliyor mu?
Bilim adamları veya araştırma uzmanları mutfaktan, karmaşık "derin" sinir ağının içinde neler olduğunu anında anında milyonlarca bağlantı kurarak biliyorlar mı? Bunun arkasındaki süreci anlıyorlar mı (örneğin, içinde neler olduğunu ve tam olarak nasıl çalıştığını) veya tartışma konusu mu? Örneğin bu çalışma diyor ki: Ancak, neden bu kadar iyi performans gösterdikleri ...

3
Yapay sinir ağları çeşitli girdi boyutlarıyla nasıl başa çıkabilir?
Söyleyebileceğim kadarıyla, sinir ağları girdi katmanında sabit sayıda nöron var . Yapay sinir ağları NLP gibi bir bağlamda kullanılıyorsa, farklı boyutlardaki metinlerin cümleleri veya blokları bir ağa beslenir. Değişken giriş boyutu , ağın giriş katmanının sabit boyutuyla nasıl bağdaşır ? Başka bir deyişle, böyle bir ağ bir kelimeden birden çok ...

21
Dijital bilgisayarlar sonsuzluğu anlayabilir mi?
Bir insan olarak sonsuzluğu düşünebiliriz. Prensipte, eğer yeterli kaynağa (zamana vb.) Sahip olursak, sonsuz sayıda şeyi (soyut, sayılar veya gerçekler dahil) sayabiliriz. Örneğin, en azından, tamsayıları dikkate alabiliriz. Ekranda görüntülenen sonsuz sayıda sayısız prensibi düşünebilir ve “anlayabiliriz”. Günümüzde, en azından insana hitap edebilecek yapay zeka tasarlamaya çalışıyoruz. Ancak, sonsuzluğa sıkışıp ...



8
Bir CNN'de, her yeni filtrenin her giriş kanalı için farklı ağırlıkları var mı, yoksa giriş kanalları arasında kullanılan her filtrenin aynı ağırlıkları mı?
Anladığım kadarıyla, evrişimsel bir sinir ağının evrişim katının dört boyutu vardır: giriş_ kanalları, filtre_ yüksekliği, filtre_ genişliği, sayı_of_ filtreleri. Ayrıca, her yeni filtrenin giriş_ kanallarının (veya önceki katmandaki özellik / aktivasyon haritalarının) TÜMÜ üzerine yoğunlaştığını anlıyorum. NASIL, CS231'den gelen grafik, her bir filtrenin kanallar arasında kullanılmasından ziyade TEK KANAL'a uygulandığını ...

9
Yapay zeka hacklemeye açık mı?
Karşılıklı Ayarlarda Derin Öğrenmenin Sınırlamaları, sinir ağlarının birlikte çalıştığı veri setini değiştirebilen bir saldırgan tarafından sinir ağlarının nasıl bozulduğunu araştırıyor. Yazarlar bir sinir ağı ile deneyler yapmakta, el yazısı basamakları okumak, sinir ağının birlikte çalıştığı el yazısı basamaklarının örneklerini deforme etmek suretiyle okuma yeteneğini zedelemektedir. Kötü niyetli oyuncuların AI’yı hacklemeyi ...

4
Teoremleri ispatlamak için derin ağlar eğitilebilir mi?
İlk hesapta hesabı hesapladığımızda çok sayıda kanıt bulunduğunu varsayalım. Aynı zamanda matematiğin bu alandaki aksiyomlarına, sonuçlarına ve teoremlerine de sahip olduğumuzu varsayalım. Kanıtlanmış her bir teklifi ve bir eğitim setinde bir örnek olarak bu belirli teklifi çevreleyen mevcut teoriyi ve ilgili etiketler için teklif için bilinen iyi bir kanıtı düşünün. ...


3
GAN kaybı işlevini anlama
Jenerik Düşman Ağları Anlama'da (Daniel Seita tarafından yazılmış bir blog yazısı) sağlanan GAN kaybı işlevini anlamaya çalışıyorum . Standart çapraz entropi kaybında, sigmoid fonksiyon ve sonuçta ikili sınıflandırma yoluyla çalıştırılan bir çıktıya sahibiz. Sieta Eyaletleri x1x1x_1 'H( ( x1, y1) , D ) = - y1günlükD ( x1) - ( ...

4
Derin Öğrenme yaklaşımlarıyla ilgili sorunlar ve alternatifler?
Son 50 yılda, sinir ağlarının popülaritesindeki artış / düşme / yükselme, AI araştırması için bir 'barometre' görevi gördü. Bu sitedeki sorulardan, insanların çok çeşitli zor sorunlara Derin Öğrenme (DL) uygulamakla ilgilendikleri açıktır. Bu nedenle iki sorum var: Uygulayıcılar - Probleminize DL'yi kutudan çıkarmanın başlıca engelleri nelerdir? Araştırmacılar - Pratik sorunların ...

5
Bir sinir ağı bir sonraki sahte rasgele sayıyı tahmin etmek için kullanılabilir mi?
Bir sinir ağını bir rastgele sayı üretecinden çıktı beslemek ve hash (veya jeneratör) fonksiyonunu öğrenmesini beklemek mümkün mü, böylece bir sonraki üretilen sahte rastgele sayının ne olacağını tahmin edebilir mi? Böyle bir şey zaten var mı? Bu ya da bununla ilgili bir araştırma yapılıyorsa (sahte rasgele sayıların tahmini ile), kimse ...

3
CNN'de büyük boyutlu görüntüler nasıl kullanılır?
CNN'de kullanılmak üzere 2400 x 2400 boyutlarında 10K görüntü olduğunu varsayalım. Şimdi soru, alt örnekleme ayrıcalıklarının olmadığı büyük görüntü boyutlarının nasıl ele alınacağıdır. Sistem gereksinimleri şunlardır: - Ubuntu 16.04 64 bit RAM 16 GB GPU 8 GB HDD 500 GB 1) Eğitilecek bu kadar büyük görüntüleri işlemek için herhangi bir ...



Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.