Искусственный интеллект machine-learning

4

Каковы последние методы для обучения чат-бота?

Я хотел бы обучить бота, который использует ввод текста, запоминает несколько категорий и отвечает на вопросы соответственно. В дополнение к версии 2.0, я хочу, чтобы бот отвечал и на голосовой ввод. Какие последние алгоритмы машинного обучения / ИИ доступны для того же? Пожалуйста, дайте мне знать.

11 machine-learning algorithm chat-bots

2

Каковы особенности узкого места?

В посте блога Создание мощных моделей классификации изображений с использованием очень небольшого количества данных упоминаются узкие места. Каковы особенности узкого места? Они меняются в зависимости от используемой архитектуры? Являются ли они окончательным выходом сверточных слоев перед полностью связным слоем? Почему они так называются?

11 machine-learning convolutional-neural-networks terminology definitions

3

Как AI будет изучать язык?

Я думал об ИИ и о том, как они будут работать, когда понял, что не могу придумать, как ИИ можно учить языку. Ребенок имеет тенденцию изучать язык через ассоциации языка и изображений с объектом (например, люди, говорящие слово «собака», когда они находятся рядом с собакой, а затем понимающие, что люди …

11 machine-learning natural-language-processing

3

Каковы основные проблемы, мешающие развитию современного ИИ?

Я имею опыт работы в области компьютерной инженерии и работаю над созданием лучших алгоритмов, чтобы имитировать человеческое мышление. (Одним из моих любимых является Аналоговое моделирование применительно к языковой обработке и принятию решений.) Однако чем больше я исследую, тем больше понимаю, насколько сложен ИИ. Я пытался решить многие проблемы в этой …

11 machine-learning

4

Как выбрать соответствующие характеристики данных?

Недавно я работал над проблемой, чтобы провести некоторый анализ затрат на определенный ресурс. Я обычно принимаю некоторые ручные решения из анализа и планирую соответственно. У меня есть большой набор данных в формате Excel и с сотнями столбцов, определяющих использование ресурса в различных временных рамках и типах (другие различные подробные использования). …

11 neural-networks machine-learning datasets feature-selection

3

Как шум влияет на обобщение?

Помогает ли увеличение шума в данных улучшить способность к обучению сети? Имеет ли это какое-то значение или это зависит от решаемой проблемы? Как это влияет на процесс обобщения в целом?

11 neural-networks machine-learning statistical-ai generalization

1

Как оставаться современным исследователем в сообществе ML / RL?

Как студент, который хочет работать над машинным обучением, я хотел бы знать, как можно начать учебу и как следовать ей, чтобы оставаться в курсе. Например, я готов работать над проблемами RL и MAB, но есть огромная литература по этим темам. Кроме того, эти темы изучаются исследователями из различных сообществ, таких …

11 machine-learning reinforcement-learning research markov-decision-process

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

3

Измерение размера объекта с помощью глубокой нейронной сети

У меня есть большой набор данных автомобилей с истинной длиной (более 100 тыс. Образцов). Можно ли обучить глубокую сеть для измерения / оценки длины транспортного средства? Я не видел никаких работ, связанных с оценкой размера объекта с помощью глубокой нейронной сети.

10 machine-learning deep-learning computer-vision

3

Использование нейронной сети для распознавания паттернов в матрицах

Я пытаюсь разработать нейронную сеть, которая может идентифицировать конструктивные особенности в моделях САПР (то есть слоты, боссы, дыры, карманы, ступени). Входными данными, которые я собираюсь использовать для сети, является матрица тревожных сигналов (где n - количество граней в модели CAD). «1» в верхнем правом треугольнике в матрице представляет выпуклое отношение …

10 neural-networks machine-learning convolutional-neural-networks pattern-recognition detecting-patterns

1

ИИ, который может генерировать программы

Я смотрю в Вив искусственного интеллектуального агента в разработке. Основываясь на том, что я понимаю, этот AI может генерировать новый код и выполнять его на основе запроса от пользователя. Мне интересно узнать, как этот ИИ может научиться генерировать код на основе какого-либо запроса. Какие алгоритмы машинного обучения участвуют в этом …

10 neural-networks machine-learning deep-learning ai-design natural-language-processing

3

Что плохого в том, что ИИ будет способен на всеведение?

В контексте искусственного интеллекта сингулярность относится к появлению искусственного общего интеллекта, способного к рекурсивному самосовершенствованию, что приводит к быстрому появлению искусственного суперинтеллекта (ASI), пределы которого неизвестны вскоре после достижения технологической сингулярности. , Следовательно, эти суперинтеллекты смогут решать проблемы, которые мы, возможно, не можем решить. Согласно опросу, опубликованному в разделе «Будущий …

10 machine-learning philosophy singularity cognitive-science

1

Что происходит, когда я смешиваю функции активации?

Существует несколько функций активации, таких как ReLU, сигмоид или TANHTANH\tanh . Что происходит, когда я смешиваю функции активации? Недавно я обнаружил, что Google разработал функцию активации Swish (x * sigmoid). Изменяя функцию активации, может ли она повысить точность при небольших проблемах нейронной сети, таких как проблема XOR?

10 neural-networks machine-learning activation-function relu sigmoid

4

В каких областях SVM все еще используются?

Кажется, что глубокие нейронные сети и другие модели на основе нейронных сетей доминируют во многих современных областях, таких как компьютерное зрение, классификация объектов, обучение с подкреплением и т. Д. Существуют ли области, где SVM (или другие модели) все еще дают самые современные результаты?

10 machine-learning svm state-of-the-art

4

Каковы цели автоэнкодеров?

Автоэнкодеры - это нейронные сети, которые изучают сжатое представление входных данных, чтобы впоследствии восстановить его, чтобы их можно было использовать для уменьшения размерности. Они состоят из кодера и декодера (которые могут быть отдельными нейронными сетями). Уменьшение размерности может быть полезным для решения или ослабления проблем, связанных с проклятием размерности, когда …

10 machine-learning autoencoders dimensionality-reduction curse-of-dimensionality

Вопросы с тегом «machine-learning»