Pytania otagowane jako math

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 …
6
Jak rozpocząć naukę sztucznej inteligencji?
Jestem studentem inżynierii oprogramowania i jestem całkowicie początkującym do AI. Przeczytałem wiele artykułów o tym, jak rozpocząć naukę sztucznej inteligencji, ale każdy artykuł sugeruje inny sposób. Zastanawiałem się, czy niektórzy z was, eksperci, mogą pomóc mi zacząć właściwie. Kilka bardziej szczegółowych pytań Na jakim języku powinienem się skupić? Wiele artykułów …
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 …
2
Czy istnieje jakikolwiek argument naukowy / matematyczny, który uniemożliwia głębokiemu uczeniu się tworzenie silnej sztucznej inteligencji?
Przeczytałem „ Księgę powodu” Judei Pearl , w której wspomina, że ​​głębokie uczenie się to tylko chwalebna technologia dopasowania krzywej i nie będzie ona w stanie wytworzyć inteligencji podobnej do człowieka. W jego książce znajduje się diagram ilustrujący trzy poziomy zdolności poznawczych: Chodzi o to, że „inteligencja” wytwarzana przez obecną …
2
Czy błąd średniej kwadratowej jest zawsze wypukły w kontekście sieci neuronowych?
Wiele zasobów, o których wspomniałem, wspomina, że ​​MSE jest świetny, ponieważ jest wypukły. Ale nie rozumiem jak, szczególnie w kontekście sieci neuronowych. Powiedzmy, że mamy następujące elementy: XXX: zestaw danych szkoleniowych YYY: cele ΘΘ\Theta: zestaw parametrów modelu fΘfΘf_\Theta (model sieci neuronowej z nieliniowościami) Następnie: MSE(Θ)=(fΘ(X)−Y)2MSE⁡(Θ)=(fΘ(X)−Y)2\operatorname{MSE}(\Theta) = (f_\Theta(X) - Y)^2 Dlaczego …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.