Sztuczna inteligencja deep-learning

8

Czy naukowcy wiedzą, co dzieje się w sztucznych sieciach neuronowych?

Czy naukowcy lub eksperci naukowi wiedzą z kuchni, co dzieje się w złożonej „głębokiej” sieci neuronowej z co najmniej milionami połączeń wyzwalanych w jednej chwili? Czy rozumieją za tym proces (np. Co dzieje się w środku i jak to dokładnie działa), czy jest to przedmiotem debaty? Na przykład to badanie …

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

3

Jak sieci neuronowe mogą sobie radzić z różnymi wielkościami wejściowymi?

O ile mogę stwierdzić, sieci neuronowe mają stałą liczbę neuronów w warstwie wejściowej. Jeśli sieci neuronowe są używane w kontekście takim jak NLP, zdania lub bloki tekstu o różnych rozmiarach są podawane do sieci. W jaki sposób różny rozmiar wejściowy jest pogodzony ze stałym rozmiarem wejściowej warstwy sieci? Innymi słowy, …

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

21

Czy komputery cyfrowe mogą zrozumieć nieskończoność?

Jako istota ludzka możemy myśleć o nieskończoności. Zasadniczo, jeśli mamy wystarczającą ilość zasobów (czasu itp.), Możemy policzyć nieskończenie wiele rzeczy (w tym abstrakcyjne, takie jak liczby lub rzeczywiste). Na przykład możemy wziąć pod uwagę liczby całkowite. Zasadniczo możemy myśleć i „rozumieć” nieskończenie wiele liczb wyświetlanych na ekranie. W dzisiejszych czasach …

39 deep-learning philosophy agi

1

Którą bibliotekę poleciłbyś rozpocząć od głębokiego uczenia się?

Którą bibliotekę (TensorFlow lub Keras) poleciłbyś do pierwszego podejścia do głębokiego uczenia się? Jestem studentem neurologii, który po raz pierwszy próbuje podejść obliczeniowych, jeśli to ma znaczenie.

35 deep-learning tensorflow keras getting-started software-evaluation

3

Dlaczego Lisp jest tak dobrym językiem dla AI?

Wcześniej słyszałem od informatyków i badaczy z obszaru sztucznej inteligencji, że Lisp jest dobrym językiem dla badań i rozwoju sztucznej inteligencji. Czy to nadal obowiązuje, wraz z rozprzestrzenianiem się sieci neuronowych i głębokim uczeniem się? Jakie było ich uzasadnienie? W jakich językach są obecnie wbudowane obecne systemy głębokiego uczenia się?

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

8

Czy w CNN każdy nowy filtr ma różne wagi dla każdego kanału wejściowego, czy też te same wagi każdego filtra są używane w kanałach wejściowych?

Rozumiem, że warstwa splotowa splotowej sieci neuronowej ma cztery wymiary: kanały wejściowe, wysokość filtru, szerokość filtru, liczba filtrów. Co więcej, rozumiem, że każdy nowy filtr jest po prostu zawijany przez WSZYSTKIE kanały wejściowe (lub mapy funkcji / aktywacji z poprzedniej warstwy). JEDNAK grafika poniżej z CS231 pokazuje, że każdy filtr …

28 deep-learning convolutional-neural-networks image-recognition

9

Czy sztuczna inteligencja jest podatna na ataki hakerskie?

Artykuł Ograniczenia głębokiego uczenia się w ustawieniach przeciwnych bada, w jaki sposób sieci neuronowe mogą zostać uszkodzone przez atakującego, który może manipulować zestawem danych, z którym trenuje sieć neuronowa. Autorzy eksperymentują z siecią neuronową przeznaczoną do odczytywania odręcznych cyfr, podważając jej zdolność do czytania poprzez zniekształcanie próbek odręcznych cyfr, z …

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

4

Czy można wytrenować głębokie sieci w celu udowodnienia twierdzeń?

Załóżmy, że mamy dużą liczbę dowodów w rachunku predykatów pierwszego rzędu. Załóżmy, że mamy również aksjomaty, następstwa i twierdzenia w tej dziedzinie matematyki w tej formie. Rozważ każdą twierdzenie, która została udowodniona, oraz treść istniejącej teorii otaczającej tę konkretną propozycję jako przykład w zestawie szkoleniowym i znany dobry dowód propozycji …

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

6

Jaki jest cel funkcji aktywacyjnej w sieciach neuronowych?

Mówi się, że funkcje aktywacyjne w sieciach neuronowych pomagają wprowadzić nieliniowość . Co to znaczy? Co w tym kontekście oznacza nieliniowość ? Jak pomaga wprowadzenie tej nieliniowości ? Czy są jakieś inne cele aktywacji funkcji ?

18 neural-networks deep-learning

3

Zrozumienie funkcji utraty GAN

Usiłuję zrozumieć funkcję utraty GAN przedstawioną w Understanding Generative Adversarial Networks (post na blogu napisany przez Daniela Seity). W standardowej stracie entropijnej mamy wyjście, które zostało przepuszczone przez funkcję sigmoidalną i wynikową klasyfikację binarną. Stwierdza Sieta Zatem dla [każdego] punktu danych x1x1x_1 i jego etykiety otrzymujemy następującą funkcję utraty ... …

17 neural-networks machine-learning deep-learning loss-functions generative-adversarial-networks

4

Problemy i alternatywy dla metod głębokiego uczenia się?

W ciągu ostatnich 50 lat wzrost / spadek / wzrost popularności sieci neuronowych działał jako coś w rodzaju „barometru” badań AI. Z pytań na tej stronie jasno wynika, że ludzie są zainteresowani zastosowaniem głębokiego uczenia się (DL) do szerokiej gamy trudnych problemów. Mam zatem dwa pytania: Praktycy - Jakie są …

17 deep-learning

5

Czy sieć neuronowa może służyć do przewidywania kolejnej liczby pseudolosowej?

Czy możliwe jest zasilanie sieci neuronowej wyjściem z generatora liczb losowych i oczekiwanie, że nauczy się funkcji mieszania (lub generatora), aby mógł przewidzieć, jaka będzie kolejna generowana liczba pseudolosowa ? Czy coś takiego już istnieje? Jeśli badania zostały już przeprowadzone w tej sprawie lub w związku z czymś (z przewidywaniem …

17 deep-learning unsupervised-learning prediction lstm

3

Jak obsługiwać obrazy o dużych rozmiarach w CNN?

Przypuśćmy, że w CNN jest wymaganych 10 000 obrazów o rozmiarach 2400 x 2400. W moim przekonaniu przydatne będą konwencjonalne komputery, z których będą korzystać ludzie. Teraz pytanie brzmi, jak radzić sobie z tak dużymi rozmiarami obrazu, w których nie ma uprawnień do próbkowania w dół. Oto wymagania systemowe: - …

15 neural-networks deep-learning image-recognition convolutional-neural-networks

6

Jaka jest różnica między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim?

Czy ktoś może mi wyjaśnić różnicę między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim? Czy można nauczyć się głębokiego uczenia się bez znajomości uczenia maszynowego?

15 machine-learning deep-learning comparison

2

Kiedy głębokie uczenie się przesada?

Na przykład, aby sklasyfikować wiadomości e-mail jako spam, czy warto - z perspektywy czasu / dokładności - zastosować głębokie uczenie się (jeśli to możliwe) zamiast innego algorytmu uczenia maszynowego? Czy głębokie uczenie sprawi, że inne algorytmy uczenia maszynowego, takie jak naiwny Bayes, nie będą potrzebne?

15 machine-learning deep-learning classification applications comparison

Pytania otagowane jako deep-learning