«neural-networks» etiketlenmiş sorular

MLP'ler, CNN'ler, RNN'ler, LSTM ve GRU ağları gibi yapay ağlar, bunların çeşitleri veya kısmen biyolojik sinir ağlarından ilham aldıkları sinir ağları olarak nitelendirilen diğer AI sistemi bileşenleri hakkında sorular için.

3
Geri yayılım kullanarak bir sinir ağını eğitmenin zaman karmaşıklığı nedir?
Bir NN'nin nnn gizli katman, mmm eğitim örneği, xxx özelliği ve n i içerdiğini varsayalımninin_i düğümü . Geri yayılım kullanarak bu NN'yi eğitmenin zaman karmaşıklığı nedir? Algoritmaların zaman karmaşıklığını nasıl buldukları hakkında temel bir fikrim var, ancak burada dikkate alınması gereken 4 farklı faktör var, yani her katmandaki yinelemeler, katmanlar, …


3
Ayna nöronların hesaplamalı modelleri var mı?
Wikipedia'dan: Bir ayna nöron, hem bir hayvan hareket ettiğinde hem de hayvan başka bir kişinin yaptığı aynı eylemi gözlemlediğinde ateş eden bir nörondur. Ayna nöronlar, mevcut gerçek dünya AI uygulamalarında eksik olan çok kullanışlı bir özellik olan taklit öğrenme ile ilgilidir. Girdi-çıktı örneklerinden (denetimli öğrenme) veya ödüllerden (takviye öğrenme) öğrenmek …

1
Bir Boltzmann makinesi bir Hopfield ağından daha fazla desen depolayabilir mi?
Bu, yapay zeka için kapalı bir betadan geliyor ve bu soru 47 numaralı kullanıcı tarafından gönderiliyor. Wikipedia'ya göre , Boltzmann makineleri Hopfield ağlarının stokastik, üretken muadili olarak görülebilir. Her ikisi de bit kalıplarını öğrenmek için eğitilebilen tekrarlayan sinir ağlarıdır. Daha sonra kısmi bir desenle sunulduğunda, ağ tam tam deseni alır. …

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) - ( …

1
Geri yayılım teknikleri arasındaki farklar
Sadece eğlence için, sinir ağı geliştirmeye çalışıyorum. Şimdi, geri yayılım için iki teknik gördüm. İlki burada ve diğer birçok yerde de kullanılıyor. Yaptığı şey: Her çıkış nöronu için hatayı hesaplar. Ağa geri çoğaltır (her bir iç nöron için bir hata hesaplar). Ağırlıkları aşağıdaki formüle göre günceller: ( ağırlıktaki değişiklik , …

2
Modüler Sinir Ağları herhangi bir görevde büyük, yekpare ağlardan daha etkili midir?
Modüler / Çoklu Sinir ağları (MNN'ler) birbirine veya daha yüksek bir ağa beslenebilen daha küçük, bağımsız ağların eğitimi etrafında döner. Prensip olarak, hiyerarşik organizasyon, daha karmaşık sorun alanlarını anlamamıza ve daha yüksek bir işlevselliğe ulaşmamıza izin verebilir, ancak geçmişte bu konuda yapılan somut araştırma örnekleri bulmak zor görünmektedir. Birkaç kaynak …


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 …


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 …


2
Bir sinir ağının yapısını bir genoma nasıl kodlamalıyım?
Deterministik bir problem alanı için, optimal düğüm ve bağlantı yapısına sahip bir sinir ağı bulmam gerekiyor. Problem alanı için en iyi ağ yapısını bulmak için birçok sinir ağını simüle etmek için genetik bir algoritma kullanmak istiyorum. Daha önce böyle bir görev için genetik algoritmalar kullanmamıştım. Pratik hususlar nelerdir? Özellikle, bir …

2
Rasgele bir sorun için bir sinir ağının topolojisi seçimini nasıl otomatikleştirebilirim?
Var olan bir topolojiye (algılayıcı, Konohen, vb.) Sığamayacağım bir sinir ağı ile ilgili bir sorunu çözmek istediğimi veya bunların varlığının farkında olmadığımı veya onların anlayamadığımı varsayalım mekaniği ve onun yerine kendime güveniyorum. Bir sinir ağının keyfi bir sorun için topolojisinin seçimini (yani katman sayısı, aktivasyonların türü, bağlantıların türü ve yönü, …

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).

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