Yapay zeka machine-learning

2

Çapraz entropi neden Kullbeck Leibler ıraksama değil, sınıflandırma standart kayıp fonksiyonu haline geldi?

Çapraz entropi KL diverjansına ek olarak hedef dağılımın entropisine özdeştir. İki dağılım aynı olduğunda KL sıfıra eşittir, bu da hedef dağılımın entropisinden daha sezgisel görünüyor, bu da çapraz entropinin bir maçta olduğu şey. İnsan bakış açısının sıfırdan daha sezgisel bulabilmesi dışında birbirinden daha fazla bilgi olduğunu söylemiyorum. Tabii ki, kişi …

15 machine-learning classification

6

Makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki fark nedir?

Birisi bana makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki farkı açıklayabilir mi? Makine öğrenmesini bilmeden derin öğrenmeyi öğrenmek mümkün müdür?

15 machine-learning deep-learning comparison

2

Derin öğrenme ne zaman aşırıya kaçar?

Örneğin, e-postaları spam olarak sınıflandırmak için - zaman / doğruluk açısından - başka bir makine öğrenimi algoritması yerine derin öğrenme (mümkünse) uygulamak faydalı mıdır? Derin öğrenme, saf Bayes gibi diğer makine öğrenme algoritmalarını gereksiz kılacak mı?

15 machine-learning deep-learning classification applications comparison

5

C ++ neden AI'de daha az yaygın görünüyor?

Sadece Machine Learning mühendisleri ve AI programcılarının neden C ++ teknik olarak python'dan daha güçlü bir dil olmasına rağmen, C ++ değil AI görevi gerçekleştirmek için python gibi dilleri kullandığını bilmek istiyorum.

15 neural-networks machine-learning python data-science c++

1

Gestalt psikolojisinden gelen bilgi işleme kuralları bugün bilgisayar görüşünde hala kullanılıyor mu?

On yıllar önce, gestalt psikolojisinden çeşitli bilgi işleme kurallarını uygulayarak, görüntü tanımlama ve görsel işlemede çok az kod veya özel donanım ile etkileyici sonuçlar alan makine vizyonunda kitaplar vardı ve vardı. Bu yöntemler bugün kullanılıyor mu veya üzerinde çalışılıyor mu? Bu konuda ilerleme kaydedildi mi? Yoksa bu araştırma programı düştü …

15 machine-learning algorithm computer-vision

3

Permutation invariant neural networks

Sinir ağı verildi fff girdi olarak alan nnn Veri noktaları: x1, … , Xnx1,...,xnx_1, \dots, x_n. Diyoruzfffbir permütasyon değişmez halinde f( x1. . . xn) = f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) for any permutation pipipi. Could someone recommend a starting point (article, example, or other paper) for permutation …

14 neural-networks machine-learning reference-request

4

İnsan beyni hangi aktivasyon fonksiyonunu kullanır?

İnsan beyni belirli bir aktivasyon işlevi kullanıyor mu? Biraz araştırma yapmayı denedim ve sinyalin bir nörondan gönderilip gönderilmemesi için bir eşik olduğundan, ReLU'ya çok benziyor. Ancak, bunu doğrulayan tek bir makale bulamıyorum. Yoksa daha çok bir adım fonksiyonuna benziyor mu (giriş değeri yerine eşiğin üstünde ise 1 gönderir).

13 neural-networks machine-learning brain

2

Bir aktivasyon fonksiyonu nasıl seçilir?

Çıktı katmanı için aktivasyon fonksiyonunu ihtiyacım olan çıktıya ve bildiğim aktivasyon fonksiyonunun özelliklerine bağlı olarak seçiyorum. Örneğin, olasılıklarla uğraşırken sigmoid işlevini, pozitif değerlerle uğraşırken ReLU'yu ve genel değerlerle uğraşırken doğrusal bir işlevi seçerim. Gizli katmanlarda, ReLU yerine ölü nöronları ve sigmoid yerine tanh'ı önlemek için sızdıran bir ReLU kullanıyorum. Tabii …

13 neural-networks machine-learning math activation-function

1

Takviye öğrenme örneklerinde neden bırakma katmanları görmüyorsunuz?

Takviye öğrenmeye bakıyordum ve özellikle OpenAI Gym AI ile kullanmak için kendi ortamlarımı yaratarak oynuyorum. Onunla test etmek için stable_baselines projesinden ajanlar kullanıyorum. Neredeyse tüm RL örneklerinde fark ettiğim bir şey, hiçbir ağda hiçbir zaman bırakma katmanı olmadığıdır. Bu neden? Döviz fiyatlarını simüle eden bir ortam ve DQN'yi kullanarak ne …

13 machine-learning reinforcement-learning overfitting dropout

4

Yapay olarak yapılmış ortamları tanımak için bazı taktikler nelerdir?

Sahte resimler, sahte ses uçları ve sahte videolar ucuza oluşturma yeteneği ile neyin gerçek neyin gerçek olmadığını fark etme konusunda giderek artan bir sorun haline geliyor. Şimdi bile, düşük maliyetle sahte medya oluşturan bir dizi uygulama örneği görüyoruz (bkz. Deepfake , FaceApp , vb.). Açıkçası, bu uygulamalar yanlış bir şekilde …

12 machine-learning image-recognition pattern-recognition deepfakes

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

Günlük dosyası analizi için tasarım AI

Bilinen ekipmanların hatalarını bulmak ve yeni arıza modelleri bulmak için bir AI aracı geliştiriyorum. Bu günlük dosyası zaman tabanlıdır ve bilinen iletileri (bilgi ve hata) vardır. yeni olası desenleri bulun. Bazı gereksinimlerim var: 1 - Araç ya a. ekstra ortam kurulumuna bağımlı değildir veya b. ne kadar az o kadar …

12 machine-learning ai-design training

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

Darboğaz özellikleri nelerdir?

Çok az veri kullanarak güçlü görüntü sınıflandırma modelleri oluşturma blog yazısında darboğaz özelliklerinden bahsediliyor. Darboğaz özellikleri nelerdir? Kullanılan mimari ile değişiyor mu? Tamamen bağlı katmandan önce kıvrımlı katmanların nihai çıktısı mıdır? Neden böyle deniyorlar?

11 machine-learning convolutional-neural-networks terminology definitions

«machine-learning» etiketlenmiş sorular