Pytania otagowane jako neural-networks

W przypadku pytań dotyczących sztucznych sieci, takich jak MLP, CNN, RNN, LSTM i GRU, ich warianty lub dowolne inne elementy systemu AI, które kwalifikują się jako sieci neuronowe, ponieważ są częściowo inspirowane biologicznymi sieciami neuronowymi.


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, …

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 …


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?


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 …



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 …

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.

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?

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 …

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. …

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 …

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.