Вопросы с тегом «neural-networks»

Знают ли ученые или эксперты-исследователи из кухни, что происходит внутри сложной «глубокой» нейронной сети, когда по крайней мере миллионы соединений разрываются в одно мгновение? Понимают ли они процесс, стоящий за этим (например, что происходит внутри и как именно это работает), или это предмет спора? Например, это исследование говорит: Однако нет …

69 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks  explainable-ai 

Насколько я могу судить, нейронные сети имеют фиксированное количество нейронов во входном слое. Если нейронные сети используются в контексте, подобном NLP, предложения или блоки текста разных размеров подаются в сеть. Как варьируется размер входного сигнала с фиксированным размером входного слоя сети? Другими словами, как сделать такую ​​сеть достаточно гибкой, чтобы …

43 neural-networks  machine-learning  deep-learning  convolutional-neural-networks  natural-language-processing 

Представьте, что вы показываете нейронной сети изображение льва 100 раз и помечаете его как «опасный», чтобы узнать, что львы опасны. Теперь представьте, что ранее вы показали ему миллионы изображений львов и альтернативно пометили его как «опасный» и «не опасный», так что вероятность того, что лев опасен, составляет 50%. Но эти …

38 neural-networks  machine-learning  theory  incremental-learning  catastrophic-forgetting 

Джеффри Хинтон исследовал то, что он называет «теорией капсул» в нейронных сетях. Что это такое и как это работает?

35 neural-networks 

Ранее я слышал от компьютерных ученых и от исследователей в области ИИ, что этот Лисп - хороший язык для исследований и разработок в области искусственного интеллекта. Это все еще применимо, с распространением нейронных сетей и глубокого обучения? Каковы были их причины для этого? На каких языках в настоящее время встроены …

30 neural-networks  machine-learning  deep-learning  research  programming-languages 

Я пытаюсь найти некоторые существующие исследования о том, как выбрать количество скрытых слоев и размер этих RNN на основе LSTM. Есть ли статья, в которой исследуется эта проблема, т. Е. Сколько ячеек памяти следует использовать? Я предполагаю, что это полностью зависит от приложения и в каком контексте используется модель, но …

28 neural-networks  machine-learning  research  recurrent-neural-networks  lstm 

В статье «Ограничения глубокого обучения в условиях состязательности» рассматривается, как нейронные сети могут быть повреждены злоумышленником, который может манипулировать набором данных, с которым обучается нейронная сеть. Авторы экспериментируют с нейронной сетью, предназначенной для чтения рукописных цифр, подрывая ее способность к чтению, искажая образцы рукописных цифр, с которыми обучается нейронная сеть. …

27 neural-networks  deep-learning  philosophy  generative-adversarial-networks  ai-safety 

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

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

Я знаю, что нейронные сети, вероятно, не предназначены для этого, хотя и гипотетически спрашивают, возможно ли обучить глубокую нейронную сеть (или подобную) для решения математических уравнений? Итак, учитывая 3 входа: 1-й номер, знак оператора, представленный номером (1 - +, 2 - -, 3 - /, 4 - *и т. Д.), …

24 neural-networks  math 

Я хотел бы обучить нейронную сеть, где выходные классы не определены (все) с самого начала. Все больше и больше классов будут введены позже на основе входящих данных. Это означает, что каждый раз, когда я представляю новый класс, мне нужно будет переучивать NN. Как я могу обучать NN постепенно, то есть, …

23 neural-networks  machine-learning  incremental-learning  transfer-learning 

Я не ищу эффективный способ найти простые числа (что, конечно, решаемая проблема ). Это больше вопрос «что если». Итак, теоретически: не могли бы вы обучить нейронную сеть предсказывать, является ли данное число n составным или простым? Как будет создана такая сеть?

21 neural-networks 

Можно ли использовать сверточную нейронную сеть для распознавания образов в проблемной области, где нет уже существующих изображений, например, путем графического представления абстрактных данных? Это всегда будет менее эффективным? Этот разработчик говорит, что текущая разработка может пойти дальше, но не в том случае, если существует предел вне распознавания изображений.

21 deep-network  neural-networks  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Предположим, у нас есть большое количество доказательств в исчислении предикатов первого порядка. Предположим, у нас также есть аксиомы, следствия и теоремы в этой области математики в этой форме. Рассмотрим каждое доказанное утверждение и основную часть существующей теории, которая окружает это конкретное предложение, в качестве примера в обучающем наборе и известного …

21 neural-networks  deep-learning  math  automated-theorem-proving 

Такие фреймворки, как PyTorch и TensorFlow через TensorFlow Fold, поддерживают динамические вычислительные графики и привлекают внимание исследователей данных. Тем не менее, кажется, что не хватает ресурсов для понимания динамических вычислительных графов. Преимущество динамических вычислительных графиков заключается в возможности адаптации к различным величинам во входных данных. Кажется, что может быть автоматический …

19 neural-networks 

Я видел, как эти термины часто встречаются вокруг этого сайта, в частности, в тегах сверточные нейронные сети и нейронные сети . Я знаю, что нейронная сеть - это система, основанная на человеческом мозге. Но в чем разница между сверточной нейронной сетью и обычной нейронной сетью? Один из них намного сложнее …

18 neural-networks  convolutional-neural-networks  definitions  terminology