Для вопросов, связанных со сравнением двух концепций, терминов или выражений ИИ. Пример такого вопроса: как машинное обучение сравнивается с глубоким обучением?
Эти два термина, кажется, связаны, особенно в их применении в компьютерных науках и разработке программного обеспечения. Является ли подмножество другого? Один инструмент используется для построения системы для другого? Каковы их различия и почему они...
Я слышал термины сильный-ИИ и слабый-ИИ. Это четко определенные термины или субъективные? Как они вообще
Я только что закончил 1-летнюю магистерскую программу Data Science, где нас учили R. Я обнаружил, что Python более популярен и имеет большее сообщество по искусственному интеллекту. Стоит ли кому-то в моей должности переходить на Python и если да, то почему? Есть ли у python какие-либо изменяющие...
Что такое самостоятельное обучение в машинном обучении? Чем он отличается от обучения под
В чем разница между безмодельным и основанным на моделях обучением с подкреплением? Мне кажется, что любой учащийся без модели, обучающийся методом проб и ошибок, может быть переименован в основанный на модели. В таком случае, когда ученики без моделей будут...
Как нейронная сеть, имеющая «глубокое» прилагательное, на самом деле отличается от других подобных
Насколько я понимаю, Q-learning и градиенты политики (PG) - это два основных подхода, используемых для решения проблем RL. В то время как Q-Learning стремится предсказать вознаграждение за определенное действие, предпринятое в определенном состоянии, политические градиенты непосредственно...
Это из закрытого бета-тестирования для ИИ, с этим вопросом, отправленным пользователем номер 47. Все кредиты им. Согласно Википедии , Машины Больцмана можно рассматривать как стохастический генеративный аналог сетей Хопфилда. Оба являются рекуррентными нейронными сетями, которые можно обучить...
Может кто-нибудь объяснить мне разницу между машинным обучением и глубоким обучением? Можно ли научиться глубокому обучению, не зная машинного
Например, для классификации электронных писем как спама, имеет ли смысл - с точки зрения времени / точности - применять глубокое обучение (если возможно) вместо другого алгоритма машинного обучения? Сделает ли глубокое обучение ненужными другие алгоритмы машинного обучения, такие как наивный...
По словам ученого НАСА Рика Бриггса, санскрит - лучший язык для ИИ. Я хочу знать, как санскрит полезен. В чем проблема с другими языками? Они действительно используют санскрит в программировании ИИ или собираются это сделать? Какая часть программы ИИ требует такого...
В 1950-х годах существовало широко распространенное мнение о том, что «Искусственный интеллект» быстро станет самосознательным и достаточно умным, чтобы выиграть в шахматы с людьми. Различные люди предлагали временные рамки, например, 10 лет (см. «Официальную историю противоречия с персептроном»...
AlphaGo Zero содержит несколько улучшений по сравнению с предшественниками. Архитектурные детали Alpha Go Zero можно увидеть в этом шпаргалке . Одним из таких улучшений является использование одной нейронной сети, которая одновременно рассчитывает вероятности перемещения и значение состояния, тогда...
В CNN восприимчивое поле - это часть изображения, используемая для вычисления выходных данных фильтра. Но выход одного фильтра (который также называется «картой объектов») является входом следующего фильтра. В чем разница между рецептивным полем и картой...
Как использование эволюционных алгоритмов для проектирования и обучения искусственных нейронных сетей имеет преимущества по сравнению с использованием обычных алгоритмов обратного...
Две общие функции активации, используемые в глубоком обучении, - это функция гиперболического тангенса и функция активации сигмовидной кишки. Я понимаю, что гиперболический тангенс - это просто изменение масштаба и перевод сигмоидальной функции: tanh(z)=2σ(z)−1tanh(z)=2σ(z)−1\tanh(z) = 2\sigma(z)...
Согласно Википедии : ИИ - это интеллект, демонстрируемый машинами. Мне было интересно, если с недавними биологическими достижениями, уже существует не "электрическая" "машина", которая запрограммирована людьми, чтобы иметь возможность вести себя как: гибкий рациональный агент, который воспринимает...