Искусственный интеллект deep-learning

3

Кто-нибудь думал о том, чтобы заставить нейронную сеть задавать вопросы, а не только отвечать на них?

Большинство людей пытается ответить на вопрос с помощью нейронной сети. Однако кто-нибудь придумал, как заставить нейронную сеть задавать вопросы, а не отвечать на вопросы? Например, если CNN может решить, к какой категории относится объект, то может ли он задать какой-то вопрос, чтобы помочь классификации?

14 neural-networks deep-learning

2

Кодирование ввода / вывода для нейронной сети для изучения игры на основе сетки

Я пишу простую игрушечную игру, целью которой является обучение глубокой нейронной сети. Правила игры примерно следующие: В игре есть доска, состоящая из шестиугольных ячеек. Оба игрока имеют одинаковую коллекцию фигур, которую они могут свободно размещать на доске. Размещая различные типы фигур, начисляйте очки (или уменьшайте очки противника) в зависимости от …

13 neural-networks deep-learning game-ai

3

Как реализовать ограниченное пространство действий в обучении подкреплению?

Я кодирую модель обучения подкреплению с агентом PPO благодаря очень хорошей библиотеке Tensorforce , построенной поверх Tensorflow. Первая версия была очень простой, и теперь я погружаюсь в более сложную среду, где не все действия доступны на каждом этапе. Допустим, есть 5 действий, и их доступность зависит от внутреннего состояния (которое …

13 deep-learning reinforcement-learning

3

Какова концепция узких мест Tensorflow?

Какова концепция и как рассчитать значения узких мест? Как эти значения помогают классификации изображений? Пожалуйста, объясните простыми словами.

13 deep-learning tensorflow terminology

2

Как работают генеративные состязательные сети?

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

1

Как будет масштабироваться новый «дифференцируемый нейронный компьютер» Deepmind?

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

2

Есть ли какой-либо научный / математический аргумент, который мешает глубокому обучению создавать сильный ИИ?

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

7

Можно ли научить ИИ составить план истории?

Я знаю, что одним из недавних увлечений сейчас является обучение нейронной сети для генерации сценариев и новых эпизодов, например, «Друзья» или «Симпсоны», и это прекрасно: это интересно и может быть необходимым первым шагом к созданию программ, которые действительно могут генерировать толковые / понятные истории. В этом контексте можно ли специально …

12 neural-networks deep-learning applications

2

Должны ли глубокие остаточные сети рассматриваться как совокупность сетей?

Речь идет об архитектуре Deep Residual Networks ( ResNets ). Модель, занявшая 1-е место на «Large Scale Visual Recognition Challenge 2015» (ILSVRC2015) по всем пяти основным трекам: Классификация ImageNet: «Сверхглубокие» (цитата Янн) 152-слойные сетки Обнаружение ImageNet: 16% лучше, чем второе Локализация ImageNet: 27% лучше, чем 2-й COCO Detection: 11% лучше, …

12 neural-networks machine-learning deep-network deep-learning pattern-recognition

4

Можно ли использовать BERT для создания предложений?

Я новый ученик в НЛП. Я заинтересован в задаче генерации предложений. Насколько мне известно, одним из современных методов является CharRNN , который использует RNN для генерации последовательности слов. Тем не менее, BERT вышел несколько недель назад и является очень мощным. Поэтому мне интересно, можно ли эту задачу также выполнить с …

12 neural-networks deep-learning natural-language-processing

1

Для чего используются все виды нейронных сетей?

Я нашел следующую шпаргалку нейронной сети ( шпаргалки для ИИ, нейронных сетей, машинного обучения, глубокого обучения и больших данных ). Для чего используются все эти разные виды нейронных сетей? Например, какие нейронные сети можно использовать для регрессии или классификации, которые можно использовать для генерации последовательности и т. Д.? Мне просто …

11 neural-networks machine-learning deep-learning applications

2

Какой слой занимает больше времени в обучении CNN? Сверточные слои против слоев FC

В Convolutional Neural Network какой слой потребляет максимальное время на тренировке? Сверточные слои или Полностью связанные слои? Мы можем взять архитектуру AlexNet, чтобы понять это. Я хочу видеть временную остановку тренировочного процесса. Мне нужно сравнение относительного времени, чтобы мы могли использовать любую постоянную конфигурацию графического процессора.

11 neural-networks deep-learning convolutional-neural-networks

5

Почему глубоких нейронных сетей и глубокого обучения недостаточно для достижения общего интеллекта?

Все, что связано с Deep Learning (DL) и глубокими (er) сетями, кажется «успешным», по крайней мере, очень быстрым, развивая веру в то, что AGI достижим. Это популярное воображение. DL - это потрясающий инструмент для решения многих проблем, включая создание AGI. Однако этого недостаточно. Инструмент является необходимым компонентом, но часто недостаточным. …

11 deep-learning deep-network agi

1

Могут ли слои глубоких нейронных сетей рассматриваться как сети Хопфилда?

Сети Хопфилда могут хранить вектор и извлекать его, начиная с шумной версии. Они делают это, устанавливая веса, чтобы минимизировать энергетическую функцию, когда все нейроны установлены равными векторным значениям, и извлекать вектор, используя его зашумленную версию в качестве входных данных и позволяя сети довести до минимума энергии. Оставляя в стороне проблемы, …

11 deep-learning topology

1

Потеря резко возрастает, когда я теряю скорость обучения с помощью оптимизатора Адама в PyTorch

Я тренирую auto-encoderсеть с Adamоптимизатором (с amsgrad=True) и MSE lossдля одноканальной задачи разделения аудиоисточников. Всякий раз, когда я уменьшаю скорость обучения на коэффициент, потери в сети резко скачут, а затем уменьшаются до следующего снижения скорости обучения. Я использую Pytorch для реализации сети и обучения. Following are my experimental setups: Setup-1: …

11 machine-learning deep-learning optimization autoencoders loss-functions

Вопросы с тегом «deep-learning»