Sztuczna inteligencja neural-networks

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

4

Czy sieci neuronowe są podatne na katastrofalne zapominanie?

Wyobraź sobie, że 100 razy pokazujesz sieci neuronowej zdjęcie lwa i oznaczysz je słowem „niebezpieczne”, dzięki czemu dowiadujesz się, że lwy są niebezpieczne. Teraz wyobraź sobie, że wcześniej pokazałeś mu miliony zdjęć lwów i alternatywnie oznaczyłeś je jako „niebezpieczne” i „nie niebezpieczne”, tak że prawdopodobieństwo, że lew będzie niebezpieczny, wynosi …

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

5

Jak działa „teoria kapsułek” Hintona?

Geoffrey Hinton bada coś, co nazywa „teorią kapsułek” w sieciach neuronowych. Co to jest i jak to działa?

35 neural-networks

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

4

Jak wybrać liczbę ukrytych warstw i liczbę komórek pamięci w LSTM?

Próbuję znaleźć jakieś istniejące badania na temat wyboru liczby ukrytych warstw i ich rozmiaru dla RNN opartego na LSTM. Czy istnieje artykuł, w którym bada się ten problem, tj. Ile komórek pamięci należy użyć? Zakładam, że całkowicie zależy to od aplikacji i kontekstu, w którym model jest używany, ale co …

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

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

2

Czym głęboka sieć neuronowa różni się od innych sieci neuronowych?

W jaki sposób sieć neuronowa posiadająca „głęboki” przymiotnik odróżnia się od innych podobnych sieci?

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

5

Czy można wyszkolić sieć neuronową do rozwiązywania równań matematycznych?

Zdaję sobie sprawę, że sieci neuronowe prawdopodobnie nie są do tego przystosowane, jednak pytając hipotetycznie, czy można trenować głęboką sieć neuronową (lub podobną) w celu rozwiązywania równań matematycznych? Biorąc pod uwagę 3 dane wejściowe: 1. liczbę, znak operatora reprezentowany przez liczbę (1 - +, 2 - -, 3 - /, …

24 neural-networks math

2

Czy można stopniowo trenować sieć neuronową?

Chciałbym trenować sieć neuronową, w której klasy wyjściowe nie są (wszystkie) zdefiniowane od samego początku. Coraz więcej klas będzie wprowadzanych później w oparciu o przychodzące dane. Oznacza to, że za każdym razem, gdy wprowadzam nową klasę, muszę przekwalifikować NN. Jak mogę trenować NN przyrostowo, to znaczy, nie zapominając o wcześniej …

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

4

Czy funkcja rozpoznawania wzorców w CNN jest ograniczona do przetwarzania obrazu?

Czy konwergentna sieć neuronowa może być używana do rozpoznawania wzorców w dziedzinie problematycznej, w której nie ma wcześniej istniejących obrazów, powiedzmy graficznie reprezentując abstrakcyjne dane? Czy to zawsze byłoby mniej wydajne? Ten programista twierdzi, że obecny rozwój może pójść dalej, ale nie, jeśli istnieje ograniczenie poza rozpoznawaniem obrazów.

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

4

Czy sieć neuronowa może wykryć liczby pierwsze?

Nie szukam skutecznego sposobu na znalezienie liczb pierwszych (co oczywiście jest rozwiązanym problemem ). To jest raczej pytanie „co jeśli”. Teoretycznie: czy możesz wytrenować sieć neuronową, aby przewidzieć, czy dana liczba n jest złożona, czy pierwsza? Jaka byłaby taka sieć?

21 neural-networks

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

4

Co to jest dynamiczny wykres obliczeniowy?

Struktury takie jak PyTorch i TensorFlow poprzez TensorFlow Fold obsługują dynamiczne wykresy obliczeniowe i zwracają uwagę naukowców zajmujących się danymi. Wydaje się jednak, że brakuje zasobów, które mogłyby pomóc w zrozumieniu dynamicznych wykresów obliczeniowych. Wydaje się, że zaletą dynamicznych wykresów obliczeniowych jest możliwość dostosowania się do zmiennych ilości danych wejściowych. …

19 neural-networks

3

Jaka jest różnica między Konwolucyjną siecią neuronową a zwykłą siecią neuronową?

Widziałem te warunki rzucony wokół tego miejsca dużo, szczególnie w znacznikach splotu-neuronowe sieciami i neuronowe sieciami . Wiem, że sieć neuronowa to system oparty luźno na ludzkim mózgu. Ale jaka jest różnica między Konwolucyjną siecią neuronową a zwykłą siecią neuronową? Czy ktoś jest o wiele bardziej skomplikowany i ... skomplikowane …

18 neural-networks convolutional-neural-networks definitions terminology

Pytania otagowane jako neural-networks