Искусственный интеллект

Предположим, что NN содержит nnn скрытых слоев, mmm обучающих примеров, xxx объектов и ninin_i узлов на каждом уровне. Какова сложность времени для обучения этой NN с использованием обратного распространения? У меня есть базовая идея о том, как они находят временную сложность алгоритмов, но здесь есть 4 различных фактора, которые необходимо …

17 neural-networks  machine-learning  backpropagation  time-complexity 

Говорят, что функции активации в нейронных сетях помогают ввести нелинейность . Что это значит? Что означает нелинейность в этом контексте? Как помогает введение этой нелинейности ? Существуют ли другие цели активации функций ?

17 neural-networks  deep-learning 

Можно ли передать нейронной сети выходной сигнал от генератора случайных чисел и ожидать, что он изучит функцию хеширования (или генератора), чтобы она могла предсказать, каким будет следующее сгенерированное псевдослучайное число ? Что-то подобное уже существует? Если исследование уже сделано по этому или чему-то связанному (с предсказанием псевдослучайных чисел), может ли …

17 deep-learning  unsupervised-learning  prediction  lstm 

Я слышал об этой концепции в посте Reddit об Alpha Go. Я попытался просмотреть статью и статью, но не смог понять смысл алгоритма. Итак, может ли кто-нибудь дать понятное объяснение того, как работает алгоритм поиска Монте-Карло и как он используется при создании игровых ИИ-ботов?

16 gaming  monte-carlo-tree-search 

В общем, какие есть возможности для переосмысления должностных инструкций, которые могут быть заменены автоматизированным решением AI? Мои первоначальные идеи включают в себя: Мониторинг ИИ и пометка его неправильных действий. Возможно, захватить контроль в очень сложных сценариях. Создание / сбор дополнительных данных обучения / тестирования для повышения точности ИИ.

16 philosophy  social 

Считаются ли поисковые системы искусственным интеллектом из-за того, как они анализируют то, что вы ищете, и запоминаете это? Или как они отправляют вам объявления о том, что вы искали недавно? Это считается ИИ или просто умным?

16 machine-learning  philosophy  definitions 

Модульные / множественные нейронные сети (MNN) вращаются вокруг обучения небольших независимых сетей, которые могут взаимодействовать друг с другом или другой более высокой сетью. В принципе, иерархическая организация может позволить нам разобраться в более сложных проблемных пространствах и достичь более высокой функциональности, но, кажется, трудно найти примеры конкретных исследований, проведенных в …

16 neural-networks  topology  architecture  neurons  biology 

Я много раз слышал, что «Нейронные сети - лучшее приближение, которое мы должны моделировать человеческий мозг», и я думаю, что общеизвестно, что Нейронные сети моделируются по нашему мозгу. Я сильно подозреваю, что эта модель была упрощена, но насколько? Насколько, скажем, ванильный NN отличается от того, что мы знаем о человеческом …

16 neural-networks  brain  topology 

Я студент по разработке программного обеспечения, и я начинающий AI. Я прочитал много статей о том, как начать изучать ИИ, но каждая статья предлагает свой путь. Мне было интересно, если некоторые из вас, эксперты, могут помочь мне начать правильно. Несколько более конкретных вопросов На каком языке мне следует сосредоточиться? Многие …

16 ai-basics  getting-started  math  programming-languages 

Я заметил, что несколько вопросов на этом сайте упоминают генетические алгоритмы, и это заставило меня понять, что я не очень много знаю о них. Я слышал этот термин раньше, но это не то, что я когда-либо использовал, поэтому у меня нет особого представления о том, как они работают и для …

16 genetic-algorithms 

В этой статье автор утверждает, что управление эволюцией с помощью одной только новизны (без явных целей) может решить проблемы даже лучше, чем использование явных целей. Другими словами, использование меры новизны в качестве функции пригодности для генетического алгоритма работает лучше, чем целевая функция пригодности. Как это возможно?

16 genetic-algorithms 

Перекрестная энтропия идентична дивергенции KL плюс энтропия распределения цели. KL равняется нулю, когда два распределения одинаковы, что мне кажется более интуитивным, чем энтропия целевого распределения, то есть то, что перекрестная энтропия находится на совпадении. Я не говорю, что в одном другом есть больше информации, за исключением того, что человеческий взгляд …

15 machine-learning  classification 

Предположим, для CNN требуется 10K изображений размером 2400 x 2400. По моему мнению, будут полезны обычные компьютеры, которые используют люди. Теперь вопрос заключается в том, как обрабатывать изображения такого большого размера, когда нет привилегий понижающей дискретизации. Вот системные требования: - Ubuntu 16.04 64-битная RAM 16 ГБ GPU 8 ГБ HDD …

15 neural-networks  deep-learning  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Может кто-нибудь объяснить мне разницу между машинным обучением и глубоким обучением? Можно ли научиться глубокому обучению, не зная машинного обучения?

15 machine-learning  deep-learning  comparison 

Например, для классификации электронных писем как спама, имеет ли смысл - с точки зрения времени / точности - применять глубокое обучение (если возможно) вместо другого алгоритма машинного обучения? Сделает ли глубокое обучение ненужными другие алгоритмы машинного обучения, такие как наивный байесовский ?

15 machine-learning  deep-learning  classification  applications  comparison