«neural-networks» etiketlenmiş sorular

Şu anda Gomoku oyunu oynamak için bir AI oluşturmakla ilgili bir proje yapıyorum (tic tac toe gibi, ancak 15 * 15 tahtada oynandı ve kazanmak için üst üste 5 tane gerekiyor). Zaten Q öğrenimini kullanarak ve oyun durumlarını / eylemlerini bir tabloda depolayarak mükemmel bir tic tac toe AI uyguladım, …

9 neural-networks  machine-learning  genetic-algorithms  combinatorial-games 

yaygın tüketici sınıfı GPU'larda eğitilebilir sinir ağlarının büyüklüğü hakkında genel bir tahmin yapmak mümkün müdür ? Örneğin: Hareketin Ortaya Çıkışı (Takviye) makalesi nöronların tanh aktivasyonunu kullanarak bir ağı eğitir. Düzlemsel Yürüteç için 300.200.100 adet olan 3 katmanlı bir NN'ye sahiptirler . Ama donanımı ve zamanı bildirmiyorlar ... Ancak genel bir …

9 neural-networks 

Hinton'un "Kapsüller Arasında Dinamik Yönlendirme" adlı yeni makalesini okuyordum ve özette "aktivite vektörü" terimini anlamadım. Bir kapsül, aktivite vektörü bir nesne veya nesne parçası gibi belirli bir varlık türünün örnekleme parametrelerini temsil eden bir nöron grubudur. Faaliyet vektörünün uzunluğunu, işletmenin var olma olasılığını temsil etmek için ve onun yönlendirme örneklerini …

9 neural-networks 

Birden fazla kaynak, MSE'nin dışbükey olduğu için harika olduğunu belirtmiştim. Ama nasıl olduğunu anlamıyorum, özellikle sinir ağları bağlamında. Diyelim ki aşağıdakiler var: XXX : eğitim veri kümesi YYY : hedefler ΘΘ\Theta : modelinin parametre seti ( doğrusal olmayan bir sinir ağı modeli)fΘfΘf_\Theta Sonra: MSE(Θ)=(fΘ(X)−Y)2MSE⁡(Θ)=(fΘ(X)−Y)2\operatorname{MSE}(\Theta) = (f_\Theta(X) - Y)^2 Neden bu …

9 neural-networks  math  backpropagation  gradient-descent 

Sinir ağı evrimi (NEAT) ile biraz deneme yapmak istiyorum. Ben sadece oynamak için 90'lı yıllarda bazı GA ve sinirsel kod C ++ yazdım, ama DIY yaklaşım nihayet düştü yeterince emek yoğun olduğunu kanıtladı. O zamandan beri işler çok değişti ve hemen hemen her ilgi alanı için çok güzel açık kaynak …

9 neural-networks  genetic-algorithms  neat 

Son zamanlarda poker oyuncusu şampiyonunu yenen makine ne kadar güçlü?

9 neural-networks  machine-learning 

Tamamen (veya en azından çoğunlukla) güven konusu dışında kalan sentetik / yapay görüntülerin tanınmasında yüksek güven vermek için derin sinir ağlarının nispeten kolayca kandırılabileceğini ( bağlantı ) okudum . Şahsen, DNN ile bu sentetik / yapay görüntülere yüksek güven veren büyük bir sorun görmüyorum ama beyaz gürültüye ( bağlantı ) …

9 neural-networks  deep-network  image-recognition  convolutional-neural-networks  signal-processing 

Adam Geitgey'in makine öğrenimi bloguna rastladığımdan beri sinir ağlarını anlamaya çalışıyorum . Konuyla ilgili olabildiğince çok okudum (kavrayabileceğim) ve tüm geniş kavramları ve bazı çalışmaları (matematikte çok zayıf olmasına rağmen), nöronlar, sinapslar, ağırlıklar, maliyet fonksiyonları, geri yayılımı anladığımı düşünüyorum Ancak, gerçek dünyadaki problemleri sinir ağı çözümüne nasıl çevireceğimizi anlayamadım. Durumda, …

9 neural-networks  machine-learning 

DeepMind, derin Q-ağlarının (DQN) 49 Atari oyunu oynamayı öğrenirken davranışlarını sürekli olarak adapte edebildiğini belirtiyor. Aynı sinir ağına sahip tüm oyunları öğrendikten sonra, ajan hepsini aynı anda 'insanüstü' seviyelerde oynayabiliyordu (oyunlardan biri ile rastgele sunulduğunda) ya da bir seferde sadece bir oyunda iyi olabilir mi? yeniden öğrenmeye mi ihtiyacınız var?

9 neural-networks  deep-learning  deepmind 

Hesaplama için toplam enerji bütçemiz insan beyni enerji bütçesine ( 12,6 watt ) eşitse, şimdi ne kadar büyük yapay sinir ağları (tam tren-backprop döngüsü ile veya sadece ağ çıktılarını değerlendirerek ) çalıştırabiliriz? Saniyede bir döngü olduğunu varsayalım, bu biyolojik nöronların ateşleme oranına kabaca uygun gibi görünüyor .

9 neural-networks  human-like 

Tensorflow oyun alanında uğraşıyorum . Giriş veri setlerinden biri bir spiraldir. Hangi giriş parametrelerini seçersem seçeyim, sinir ağı ne kadar geniş ve derin olursa olsun, spirale sığamıyorum. Veri bilimcileri bu şekildeki verilere nasıl uyuyorlar?

9 neural-networks  classification  tensorflow 

Biz okuyabilirsiniz Vikipedi sayfasından Google AI hızlandırmak için yardımcı olan bir özel ASIC makine öğrenme için çip ve TensorFlow için özel inşa ettiğini. ASIC yongaları, devresini değiştirme yeteneği olmadan belirli bir kullanım için özel olarak özelleştirildiğinden, çağrılan bazı sabit algoritmalar olmalıdır. Peki algoritması değiştirilemezse, ASIC yongaları kullanarak AI'nin hızlanması tam …

9 neural-networks  machine-learning  hardware  neuromorphic-engineering 

Sinir ağı yönlendirilmiş ağırlıklı bir grafiktir. Bunlar bir (seyrek) matris ile temsil edilebilir. Bunu yapmak ağın bazı zarif özelliklerini ortaya çıkarabilir. Bu teknik sinir ağlarını incelemek için faydalı mıdır?

9 neural-networks 

Deep Mind, son yıllarda derin öğrenme üzerine, çoğu kendi görevlerinde son teknoloji ürünü birçok eser yayınladı. Ancak bu çalışmanın ne kadarı yapay zeka topluluğu tarafından yeniden üretildi? Örneğin, diğer araştırmacılara göre, Nöral Turing Makinesi kağıdının çoğaltılması çok zor görünüyor.

9 neural-networks  deep-learning  research 

Otomatik kodlayıcılar, bir çıktı katmanı eklemeden denetimli öğrenme için kullanılabilir mi? Sadece eğitim için birleştirilmiş bir giriş-çıkış vektörü ile besleyebilir ve çıkarım yaparken çıkış kısmını giriş kısmından yeniden yapılandırabilir miyiz? Çıktı kısmı çıkarsama sırasında eksik değerler olarak ele alınacak ve bazı empütasyon uygulanacaktır.

9 neural-networks