Sztuczna inteligencja machine-learning

2

Dlaczego entropia krzyżowa stała się klasyczną funkcją straty, a nie rozbieżnością Kullbecka Leiblera?

Entropia krzyżowa jest identyczna z dywergencją KL plus entropia rozkładu celu. KL równa się zero, gdy dwa rozkłady są takie same, co wydaje mi się bardziej intuicyjne niż entropia rozkładu docelowego, czyli taka, jaką entropia krzyżowa znajduje się w meczu. Nie twierdzę, że w jednej z nich jest więcej informacji, …

15 machine-learning classification

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

5

Dlaczego C ++ wydaje się być mniej rozpowszechniony w AI?

Chcę tylko wiedzieć, dlaczego inżynierowie uczenia maszynowego i programiści AI używają języków takich jak python do wykonywania zadań AI, a nie C ++, mimo że C ++ jest technicznie silniejszym językiem niż Python.

15 neural-networks machine-learning python data-science c++

3

Niezmienne sieci neuronowe permutacji

Biorąc pod uwagę sieć neuronową fff która przyjmuje jako dane wejściowe nnn punktów danych: x1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_n . Mówimy, że fff jest niezmienną permutacją, jeśli f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) pipipi Czy ktoś mógłby polecić punkt początkowy (artykuł, przykład lub inny artykuł) dla niezmienniczych sieci neuronowych permutacji?

14 neural-networks machine-learning reference-request

1

Czy reguły przetwarzania informacji z psychologii Gestalt są nadal stosowane w komputerowym obrazie?

Kilkadziesiąt lat temu istniały i są książki z zakresu widzenia maszynowego, które dzięki wdrożeniu różnych reguł przetwarzania informacji z psychologii gestalt uzyskały imponujące wyniki przy niewielkim kodzie lub specjalnym sprzęcie do identyfikacji obrazów i przetwarzania wizualnego. Czy takie metody są obecnie stosowane lub pracują? Czy poczyniono jakieś postępy? A może …

14 machine-learning algorithm computer-vision

4

Jakiej funkcji aktywacyjnej używa mózg ludzki?

Czy ludzki mózg używa określonej funkcji aktywacyjnej? Próbowałem przeprowadzić pewne badania, a ponieważ jest to próg określający, czy sygnał jest wysyłany przez neuron, czy nie, brzmi bardzo podobnie do ReLU. Nie mogę jednak znaleźć żadnego artykułu potwierdzającego to. A może bardziej przypomina funkcję krokową (wysyła 1, jeśli jest powyżej progu, …

13 neural-networks machine-learning brain

2

Jak wybrać funkcję aktywacji?

Wybieram funkcję aktywacji dla warstwy wyjściowej w zależności od potrzebnych danych wyjściowych i właściwości funkcji aktywacji, które znam. Na przykład wybieram funkcję sigmoidalną, gdy mam do czynienia z prawdopodobieństwami, ReLU, gdy mam do czynienia z wartościami dodatnimi, i funkcję liniową, gdy mam do czynienia z wartościami ogólnymi. W ukrytych warstwach …

13 neural-networks machine-learning math activation-function

1

Dlaczego nie widzisz warstw rezygnacji na przykładach uczenia się zbrojenia?

Patrzyłem na naukę wzmacniania, a konkretnie bawiłem się, tworząc własne środowiska do użycia z SI OpenAI Gym. Korzystam z agentów z projektu stable_baselines do testowania go. Jedną z rzeczy, które zauważyłem w praktycznie wszystkich przykładach RL, jest to, że nigdy nie wydaje się, aby w żadnej sieci istniały warstwy usuwające. …

13 machine-learning reinforcement-learning overfitting dropout

4

Jakie są taktyki rozpoznawania sztucznie wytworzonych mediów?

Wraz z rosnącą zdolnością do taniego tworzenia fałszywych zdjęć, fałszywych zgryzów i fałszywych filmów staje się coraz większy problem z rozpoznaniem, co jest prawdziwe, a co nie. Nawet teraz widzimy wiele przykładów aplikacji, które tworzą fałszywe media za niewielką opłatą (patrz Deepfake , FaceApp itp.). Oczywiście, jeśli te aplikacje są …

12 machine-learning image-recognition pattern-recognition deepfakes

2

Jak działają generatywne sieci przeciwne?

Czytam o generatywnych sieciach przeciwnych (GAN) i mam co do tego pewne wątpliwości. Jak dotąd rozumiem, że w GAN istnieją dwa różne typy sieci neuronowych: jedna jest generatywna ( GGG ), a druga dyskryminacyjna ( DDD ). Generacyjna sieć neuronowa generuje pewne dane, które dyskryminacyjna sieć neuronowa ocenia pod kątem …

12 neural-networks machine-learning deep-learning generative-adversarial-networks

1

Zaprojektuj sztuczną inteligencję do analizy pliku dziennika

Pracuję nad narzędziem AI, aby znaleźć błędy znanych urządzeń i znaleźć nowe wzorce awarii. Ten plik dziennika jest oparty na czasie i zawiera znane komunikaty (informacje i błędy). Korzystam z biblioteki JavaScript. Zdarzenie spada, aby wyświetlać dane w miękki sposób, ale moim prawdziwym zadaniem i wątpliwościami jest trenowanie sztucznej inteligencji …

12 machine-learning ai-design training

2

Czy głębokie sieci rezydualne należy postrzegać jako zbiór sieci?

Pytanie dotyczy architektury Deep Residual Networks ( ResNets ). Model, który zdobył pierwsze miejsce na „Large Scale Visual Recognition Challenge 2015” (ILSVRC2015) we wszystkich pięciu głównych torach: Klasyfikacja ImageNet: „Ultra-deep” (cytat Yann) 152-warstwowe sieci Wykrywanie ImageNet: 16% lepsze niż drugie Lokalizacja ImageNet: 27% lepsza niż druga Wykrywanie COCO: 11% lepsze …

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

1

Do czego służą różne rodzaje sieci neuronowych?

Znalazłem następujący arkusz ściągający sieci neuronowej ( Ściągawki dla AI, Sieci neuronowe, Uczenie maszynowe, Głębokie uczenie się i Big Data ). Do czego służą te różne rodzaje sieci neuronowych? Na przykład, które sieci neuronowe można wykorzystać do regresji lub klasyfikacji, które można wykorzystać do generowania sekwencji itp.? Potrzebuję tylko krótkiego …

11 neural-networks machine-learning deep-learning applications

2

Jakie są funkcje wąskiego gardła?

W poście na blogu „ Budowanie potężnych modeli klasyfikacji obrazów przy użyciu bardzo małej ilości danych” wspomniano o wąskich gardłach. Jakie są cechy wąskiego gardła? Czy zmieniają się wraz z używaną architekturą? Czy są one ostatecznym wyjściem warstw splotowych przed warstwą w pełni połączoną? Dlaczego są tak nazywane?

11 machine-learning convolutional-neural-networks terminology definitions

Pytania otagowane jako machine-learning