Искусственный интеллект

Удивительно, но об этом раньше не спрашивали - по крайней мере, я не нашел ничего, кроме некоторых смутно связанных вопросов. Итак, что такое рекуррентная нейронная сеть и каковы их преимущества перед обычными NN?

12 recurrent-neural-networks 

Недавно я слышал, как кто-то делает заявление о том, что, когда вы проектируете автомобиль с автоматическим управлением, вы создаете не автомобиль, а действительно компьютерного водителя, поэтому вы пытаетесь смоделировать человеческий разум - по крайней мере, часть человеческий разум, который может вести. Поскольку люди непредсказуемы, или, скорее, их действия зависят от …

12 ai-design  autonomous-vehicles 

С растущей способностью дешево создавать поддельные картинки, поддельные звуковые фрагменты и поддельное видео становится все более актуальной проблема распознавания того, что реально, а что нет. Даже сейчас мы видим ряд примеров приложений, которые создают поддельные носители за небольшую плату (см. Deepfake , FaceApp и т. Д.). Очевидно, что если эти …

12 machine-learning  image-recognition  pattern-recognition  deepfakes 

Я работаю над проблемой, где мне нужно определить, похожи ли два предложения или нет. Я реализовал решение с использованием алгоритма BM25 и наборов словосетей для определения синтаксического и семантического сходства. Решение работает адекватно, и даже если порядок слов в предложениях перемешан, это означает, что два предложения похожи. Например Python - …

12 natural-language-processing  python 

В настоящее время в области разработки ИИ основное внимание, похоже, уделяется распознаванию образов и машинному обучению. Обучение о настройке внутренних переменных на основе обратной связи. Иерархия потребностей Маслоу - это теория психологии, предложенная Авраамом Маслоу, которая утверждает, что самые основные потребности людей должны быть удовлетворены, прежде чем они станут мотивированными …

12 philosophy  strong-ai  rewards 

Я читаю о порождающих состязательных сетях (GAN), и у меня есть некоторые сомнения относительно этого. До сих пор я понимаю, что в GAN существует два разных типа нейронных сетей: один является порождающим ( ), а другой - дискриминационным ( ). Генеративная нейронная сеть генерирует некоторые данные, которые дискриминационная нейронная сеть …

12 neural-networks  machine-learning  deep-learning  generative-adversarial-networks 

Deepmind только что опубликовал статью о «дифференцируемом нейронном компьютере» , который в основном объединяет нейронную сеть с памятью . Идея состоит в том, чтобы научить нейронную сеть создавать и вызывать полезные явные воспоминания для определенной задачи. Это хорошо дополняет возможности нейронной сети, поскольку сети NN неявно хранят знания только в …

12 deep-learning  ai-design 

Некоторые программы проводят исчерпывающий поиск решения, в то время как другие осуществляют эвристический поиск аналогичного ответа. Например, в шахматах поиск лучшего следующего хода имеет тенденцию быть более исчерпывающим по своей природе, тогда как в Го поиск лучшего следующего хода имеет тенденцию быть более эвристическим по своей природе из-за гораздо большего …

12 gaming  search  chess  heuristics 

Я проходил эту реализацию DQN и вижу, что в строке 124 и 125 были инициализированы две разные сети Q. Из моего понимания я думаю, что одна сеть предсказывает соответствующее действие, а вторая сеть предсказывает целевые значения Q для нахождения ошибки Беллмана. Почему мы не можем просто создать единую сеть, которая …

12 reinforcement-learning  q-learning  dqn 

Я читаю книгу Иудеи Перл « Книга почему» , в которой он упоминает, что глубокое обучение - это просто прославленная технология подбора кривых, и она не сможет производить интеллект, подобный человеку. Из его книги приведена схема, иллюстрирующая три уровня когнитивных способностей: Идея состоит в том, что «интеллект», производимый современными технологиями …

12 deep-learning  strong-ai  math  theory  superintelligence 

Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 24 дня назад . Геометрия и ИИ Матрицы, кубы, слои, стеки и иерархии - это …

12 convolutional-neural-networks  natural-language-processing  topology  graph-theory  structure 

Я новичок в нейронных сетях, и я пытаюсь математически понять, что делает нейронные сети настолько хорошими в задачах классификации. На примере небольшой нейронной сети (например, один с 2 входами, 2 узлами в скрытом слое и 2 узлами для вывода), все, что у вас есть, - это сложная функция на выходе, …

12 neural-networks 

Каковы математические предпосылки для понимания основной части алгоритмов в искусственном интеллекте и разработки собственного алгоритма? Пожалуйста, отошлите мне конкретные книги.

12 math  getting-started  academia 

Люди могут выполнять несколько задач одновременно (например, читать, слушая музыку), но мы запоминаем информацию из менее сфокусированных источников с меньшей эффективностью, чем мы делаем из нашей основной задачи или задачи. Существуют ли такие вещи в случае искусственного интеллекта? Я сомневаюсь, например, что нейронные сети имеют такие характеристики, но я могу …

12 structured-data 

Алгоритм табличного Q-обучения гарантированно найдет оптимальную QQQ функцию, Q∗Q∗Q^* , при условии, что выполнены следующие условия (условия Роббинса-Монро ) относительно скорости обучения ∑tαt(s,a)=∞∑tαt(s,a)=∞\sum_{t} \alpha_t(s, a) = \infty ∑tα2t(s,a)&lt;∞∑tαt2(s,a)&lt;∞\sum_{t} \alpha_t^2(s, a) < \infty где αt(s,a)αt(s,a)\alpha_t(s, a) означает скорость обучения, используемую при обновлении значения QQQ связанного с состоянием sss и действием aaa …

12 reinforcement-learning  q-learning  deep-rl  proofs  function-approximation