Вопросы с тегом «comparison»

Эти два термина, кажется, связаны, особенно в их применении в компьютерных науках и разработке программного обеспечения. Является ли подмножество другого? Один инструмент используется для построения системы для другого? Каковы их различия и почему они значимы?

75 machine-learning  terminology  comparison 

Я слышал термины сильный-ИИ и слабый-ИИ. Это четко определенные термины или субъективные? Как они вообще определены?

41 terminology  definitions  strong-ai  comparison  weak-ai 

Я только что закончил 1-летнюю магистерскую программу Data Science, где нас учили R. Я обнаружил, что Python более популярен и имеет большее сообщество по искусственному интеллекту. Стоит ли кому-то в моей должности переходить на Python и если да, то почему? Есть ли у python какие-либо изменяющие игру функции, недоступные в …

31 python  comparison  r 

Что такое самостоятельное обучение в машинном обучении? Чем он отличается от обучения под наблюдением?

30 machine-learning  comparison  supervised-learning  self-supervised-learning 

В чем разница между безмодельным и основанным на моделях обучением с подкреплением? Мне кажется, что любой учащийся без модели, обучающийся методом проб и ошибок, может быть переименован в основанный на модели. В таком случае, когда ученики без моделей будут уместны?

29 reinforcement-learning  comparison  model-based  model-free 

Как нейронная сеть, имеющая «глубокое» прилагательное, на самом деле отличается от других подобных сетей?

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

Насколько я понимаю, Q-learning и градиенты политики (PG) - это два основных подхода, используемых для решения проблем RL. В то время как Q-Learning стремится предсказать вознаграждение за определенное действие, предпринятое в определенном состоянии, политические градиенты непосредственно предсказывают само действие. Тем не менее, оба подхода кажутся мне идентичными, то есть прогнозирование …

21 reinforcement-learning  q-learning  policy-gradients  comparison 

Это из закрытого бета-тестирования для ИИ, с этим вопросом, отправленным пользователем номер 47. Все кредиты им. Согласно Википедии , Машины Больцмана можно рассматривать как стохастический генеративный аналог сетей Хопфилда. Оба являются рекуррентными нейронными сетями, которые можно обучить изучению битовых комбинаций. Затем при представлении с частичным шаблоном сеть извлечет полный полный …

17 neural-networks  comparison  recurrent-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 

По словам ученого НАСА Рика Бриггса, санскрит - лучший язык для ИИ. Я хочу знать, как санскрит полезен. В чем проблема с другими языками? Они действительно используют санскрит в программировании ИИ или собираются это сделать? Какая часть программы ИИ требует такого языка?

14 comparison  programming-languages  nasa 

AlphaGo Zero содержит несколько улучшений по сравнению с предшественниками. Архитектурные детали Alpha Go Zero можно увидеть в этом шпаргалке . Одним из таких улучшений является использование одной нейронной сети, которая одновременно рассчитывает вероятности перемещения и значение состояния, тогда как в более старых версиях использовались две отдельные нейронные сети. Было показано, …

10 neural-networks  comparison  architecture  alphago-zero  efficiency 

В 1950-х годах существовало широко распространенное мнение о том, что «Искусственный интеллект» быстро станет самосознательным и достаточно умным, чтобы выиграть в шахматы с людьми. Различные люди предлагали временные рамки, например, 10 лет (см. «Официальную историю противоречия с персептроном» Олазарана или, скажем, 2001: Космическая одиссея). Когда стало ясно, что разработка программ …

10 comparison  agi  history  weak-ai 

В CNN восприимчивое поле - это часть изображения, используемая для вычисления выходных данных фильтра. Но выход одного фильтра (который также называется «картой объектов») является входом следующего фильтра. В чем разница между рецептивным полем и картой объектов?

10 convolutional-neural-networks  terminology  comparison 

Как использование эволюционных алгоритмов для проектирования и обучения искусственных нейронных сетей имеет преимущества по сравнению с использованием обычных алгоритмов обратного распространения?

9 neural-networks  comparison  backpropagation  evolutionary-algorithms