Вопросы с тегом «neural-networks»

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 

Я исследую аффективные вычисления. В частности, я изучаю часть распознавания эмоций, то есть задачу распознавания эмоций, которые ощущает пользователь / субъект. Например, affectiva может быть использован для этой цели. Меня беспокоит не валидность этих моделей, а то, что мы будем с ними делать. Как насчет реагирования на эмоции? Смогут ли …

11 neural-networks  research  learning-algorithms 

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 

Я пытаюсь запрограммировать свою собственную систему для запуска нейронной сети. Чтобы уменьшить количество необходимых узлов, было предложено сделать так, чтобы он обрабатывал повороты входа одинаково. Моя сеть нацелена на изучение и прогнозирование игры жизни Конвея, рассматривая каждый квадрат и окружающие его квадраты в сетке, и давая выходные данные для этого …

11 neural-networks 

Представьте себе игру, в которой черный экран отделен от красного и синего пикселей. Передав эту игру человеку, они сначала увидят, что нажатие клавиш со стрелками переместит красный пиксель. Следующая вещь, которую они попытаются, это переместить красный пиксель на синий пиксель. Отдайте эту игру ИИ, он будет случайным образом перемещать красный …

10 neural-networks  game-ai  path-planning  teaching-concepts 

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 

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 

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 

Насколько мне известно, большинство современных исследований искусственного интеллекта использует какую-то нейронную сеть или ее варианты. Хорошим примером может служить альфа-версия DeepMind, которая, как я считаю, представляет собой глубокую нейронную сеть для CNN, текста, музыки и других упорядоченных функций RNN и т. Д. Но для применения машинного обучения у нас есть …

10 neural-networks 

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 

Я просто наткнулся на концепцию покрытия нейронов, которая представляет собой соотношение активированных нейронов и общего количества нейронов в нейронной сети. Но что значит для нейрона быть «активированным»? Я знаю, что такое функции активации, но что означает активация, например, в случае ReLU или сигмовидной функции?

10 neural-networks  ai-basics  concepts  activation-function 

Я думаю, что преимущество использования Leaky ReLU вместо ReLU состоит в том, что таким образом у нас не может быть исчезающего градиента. Параметрический ReLU имеет то же преимущество, с той лишь разницей, что наклон вывода для отрицательных входов является обучаемым параметром, в то время как в Leaky ReLU это гиперпараметр. …

10 neural-networks  activation-function  relu 

Существуют ли возможные модели, которые могут заменить нейронные сети в ближайшем будущем? И нужно ли это вообще? Что самое плохое в использовании нейронных сетей с точки зрения эффективности?

10 neural-networks  convolutional-neural-networks  recurrent-neural-networks 

Я пытаюсь обнаружить логотип телевизионного канала внутри видеофайла, поэтому просто с помощью входного .mp4видео определите, присутствует ли этот логотип в определенном кадре, скажем, в первом кадре, или нет. У нас есть этот логотип заранее (хотя это может быть не тот же самый размер 100%), и местоположение всегда фиксировано. У меня …

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

Это может звучать глупо для тех, кто имеет большой опыт работы с нейронными сетями, но это беспокоит меня ... Я имею в виду, что рандомизация начальных весов может дать вам лучшие результаты, которые будут несколько ближе к тому, на что должна быть похожа обученная сеть, но это также может быть …

10 neural-networks  training