Yapay zeka deep-learning

3

Bir sinir ağını sadece cevaplamak yerine soru sormayı düşünen var mı?

Çoğu insan soruyu sinir ağı ile cevaplamaya çalışıyor. Bununla birlikte, sinir ağının soruları cevaplamak yerine nasıl soru soracağı hakkında bazı düşünceler ortaya çıktı mı? Örneğin, bir CNN bir nesnenin hangi kategoriye ait olduğuna karar verebilirse, sınıflandırmaya yardımcı olması için bazı soru sorabilir mi?

14 neural-networks deep-learning

3

Tensorflow Darboğazları kavramı nedir?

Kavram nedir ve darboğaz değerleri nasıl hesaplanır? Bu değerler görüntü sınıflandırmasına nasıl yardımcı olur? Lütfen basit kelimelerle açıklayınız.

14 deep-learning tensorflow terminology

2

Izgara tabanlı bir oyunu öğrenmek için sinir ağı için giriş / çıkış kodlaması

Bunun üzerine derin bir sinir ağını eğitmek amacıyla basit bir oyuncak oyunu yazıyorum. Oyun kuralları kabaca şu şekildedir: Oyunda altıgen hücrelerden oluşan bir tahta var. Her iki oyuncu da tahtada serbestçe konumlandırmayı seçebilecekleri aynı parça koleksiyonuna sahiptir. Konumlarına ve konfigürasyonlarına bağlı olarak farklı parçaların yerleştirilmesi puan verir (veya rakibin puanlarını …

13 neural-networks deep-learning game-ai

3

Takviye öğrenmede kısıtlı bir eylem alanı nasıl uygulanır?

Tensorflow'un üzerine inşa edilmiş çok iyi Tensorforce kütüphanesi sayesinde bir PPO ajanıyla takviye öğrenme modelini kodluyorum. İlk sürüm çok basitti ve şimdi her adımda tüm eylemlerin mevcut olmadığı daha karmaşık bir ortama daldım. Diyelim ki 5 eylem var ve bunların kullanılabilirliği bir iç duruma (önceki eylem ve / veya yeni …

13 deep-learning reinforcement-learning

2

Üretken çekişmeli ağlar nasıl çalışır?

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

1

Deepmind'in yeni “ayırt edilebilir sinirsel bilgisayarı” nasıl ölçeklenir?

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

2

Derin öğrenmenin güçlü yapay zeka üretmesini engelleyen herhangi bir bilimsel / matematiksel argüman var mı?

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

7

Yapay zeka bir hikayenin ana hatlarını oluşturmak için eğitilebilir mi?

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

2

Derin artık ağlar bir ağ topluluğu olarak görülmeli mi?

Soru Derin Artık Ağların ( ResNets ) mimarisi ile ilgili . Beş ana parkurun hepsinde "Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Yarışması 2015" (ILSVRC2015) ' de birincilik kazanan model : ImageNet Sınıflandırması: “Ultra derin” (alıntı Yann) 152 katmanlı ağlar ImageNet Detection: 2'den% 16 daha iyi ImageNet Yerelleştirmesi: 2'den% 27 daha iyi COCO …

12 neural-networks machine-learning deep-network deep-learning pattern-recognition

1

Farklı sinir ağları için kullanılan çeşitler nelerdir?

Aşağıdaki sinir ağı hile sayfasını buldum ( AI, Sinir Ağları, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve Büyük Veri için Hile Sayfaları ). Tüm bu farklı sinir ağları ne için kullanılır? Örneğin, regresyon veya sınıflandırma için hangi sinir ağları kullanılabilir, hangileri sekans oluşturma vb. İçin kullanılabilir? Uygulamalarına kısa bir bakış (1-2 satır) …

11 neural-networks machine-learning deep-learning applications

2

CNN eğitiminde hangi katman daha fazla zaman harcar? Konvolüsyon tabakaları ve FC tabakaları

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

5

Derin sinir ağları ve derin öğrenme genel zekaya ulaşmak için neden yetersizdir?

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

1

Derin sinir ağları katmanları Hopfield ağları olarak görülebilir mi?

Hopfield ağları bir vektörü saklayabilir ve gürültülü bir versiyonundan başlayarak alabilir. Tüm nöronlar vektör değerlerine eşit olarak ayarlandığında enerji işlevini en aza indirgemek için ağırlık ayarlayarak bunu gürültülü sürümünü girdi olarak kullanarak ve ağın bir enerji minimum değerine oturmasına izin vererek vektörü alırlar. Netin en yakın minimumda çözüleceğine dair hiçbir …

11 deep-learning topology

1

PyTorch'daki Adam optimizer ile öğrenme hızını düşürdüğümde kayıp aniden yükseliyor

Optimize edici (ile ) ve Tek kanallı Ses Kaynağı Ayırma görevi için bir auto-encoderağ eğitimi alıyorum . Öğrenme oranını bir faktörle azalttığımda, ağ kaybı aniden atlar ve daha sonra öğrenme hızındaki bir sonraki azalmaya kadar azalır.Adamamsgrad=TrueMSE loss Ağ uygulaması ve eğitimi için Pytorch kullanıyorum. Following are my experimental setups: Setup-1: …

11 machine-learning deep-learning optimization autoencoders loss-functions

1

Birden fazla sürekli eylem durumunda politika gradyanları nasıl uygulanabilir?

Güvenilen Bölge Politika Optimizasyonu (TRPO) ve Proksimal Politika Optimizasyonu (PPO), en son iki politika gradyan algoritmasıdır. Tek bir sürekli eylem kullanırken, normalde, kayıp işlevi için bazı olasılık dağılımını (örneğin, Gauss) kullanırsınız. Kaba sürüm: L ( θ ) = günlük( P(bir1) ) A ,L(θ)=log⁡(P(a1))A,L(\theta) = \log(P(a_1)) A, nerede birAA ödüllerin avantajı, …

11 deep-learning reinforcement-learning trpo

«deep-learning» etiketlenmiş sorular