Для вопросов, связанных с глубоким обучением, которое относится к подмножеству методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях (ANN) с несколькими скрытыми слоями. Таким образом, прилагательное глубокой относится к числу слоев ANN. Выражение «глубокое обучение», по-видимому, было введено (хотя и не в контексте машинного обучения или ANN) в 1986 году Риной Дехтер в статье «Обучение во время поиска в проблемах удовлетворения-ограничения».
Знают ли ученые или эксперты-исследователи из кухни, что происходит внутри сложной «глубокой» нейронной сети, когда по крайней мере миллионы соединений разрываются в одно мгновение? Понимают ли они процесс, стоящий за этим (например, что происходит внутри и как именно это работает), или это предмет...
Насколько я могу судить, нейронные сети имеют фиксированное количество нейронов во входном слое. Если нейронные сети используются в контексте, подобном NLP, предложения или блоки текста разных размеров подаются в сеть. Как варьируется размер входного сигнала с фиксированным размером входного слоя...
Как человек, мы можем мыслить бесконечно. В принципе, если у нас достаточно ресурсов (времени и т. Д.), Мы можем считать бесконечно много вещей (включая абстрактные, например числа или действительные числа). Например, по крайней мере, мы можем принять во внимание целые числа. Мы можем, в основном,...
Какую библиотеку (TensorFlow или Keras) вы бы порекомендовали для первого подхода к глубокому обучению? Я студент-невролог, впервые пытающийся использовать вычислительные подходы, если это имеет...
Ранее я слышал от компьютерных ученых и от исследователей в области ИИ, что этот Лисп - хороший язык для исследований и разработок в области искусственного интеллекта. Это все еще применимо, с распространением нейронных сетей и глубокого обучения? Каковы были их причины для этого? На каких языках в...
Насколько я понимаю, сверточный слой сверточной нейронной сети имеет четыре измерения: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters. Кроме того, я понимаю, что каждый новый фильтр просто замыкается на ВСЕ входные каналы (или карты возможностей / активации из предыдущего слоя)....
В статье «Ограничения глубокого обучения в условиях состязательности» рассматривается, как нейронные сети могут быть повреждены злоумышленником, который может манипулировать набором данных, с которым обучается нейронная сеть. Авторы экспериментируют с нейронной сетью, предназначенной для чтения...
Предположим, у нас есть большое количество доказательств в исчислении предикатов первого порядка. Предположим, у нас также есть аксиомы, следствия и теоремы в этой области математики в этой форме. Рассмотрим каждое доказанное утверждение и основную часть существующей теории, которая окружает это...
За последние 50 лет рост / падение / рост популярности нейронных сетей стал своего рода «барометром» для исследований ИИ. Из вопросов на этом сайте ясно, что люди заинтересованы в применении Deep Learning (DL) для решения самых разных сложных проблем. Поэтому у меня есть два вопроса: Практики - Что...
Можно ли передать нейронной сети выходной сигнал от генератора случайных чисел и ожидать, что он изучит функцию хеширования (или генератора), чтобы она могла предсказать, каким будет следующее сгенерированное псевдослучайное число ? Что-то подобное уже существует? Если исследование уже сделано по...
Я изо всех сил пытаюсь понять функцию потери GAN, как это предусмотрено в статье « Понимание порождающих противоборствующих сетей» (сообщение в блоге, написанное Дэниелом Сейта). В стандартной кросс-энтропийной потере мы имеем выход, который был пропущен через сигмовидную функцию и полученную...
Говорят, что функции активации в нейронных сетях помогают ввести нелинейность . Что это значит? Что означает нелинейность в этом контексте? Как помогает введение этой нелинейности ? Существуют ли другие цели активации функций ?...
Предположим, для CNN требуется 10K изображений размером 2400 x 2400. По моему мнению, будут полезны обычные компьютеры, которые используют люди. Теперь вопрос заключается в том, как обрабатывать изображения такого большого размера, когда нет привилегий понижающей дискретизации. Вот системные...
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...
Может кто-нибудь объяснить мне разницу между машинным обучением и глубоким обучением? Можно ли научиться глубокому обучению, не зная машинного
Большинство людей пытается ответить на вопрос с помощью нейронной сети. Однако кто-нибудь придумал, как заставить нейронную сеть задавать вопросы, а не отвечать на вопросы? Например, если CNN может решить, к какой категории относится объект, то может ли он задать какой-то вопрос, чтобы помочь...
Я кодирую модель обучения подкреплению с агентом PPO благодаря очень хорошей библиотеке Tensorforce , построенной поверх Tensorflow. Первая версия была очень простой, и теперь я погружаюсь в более сложную среду, где не все действия доступны на каждом этапе. Допустим, есть 5 действий, и их...
Какова концепция и как рассчитать значения узких мест? Как эти значения помогают классификации изображений? Пожалуйста, объясните простыми
Я пишу простую игрушечную игру, целью которой является обучение глубокой нейронной сети. Правила игры примерно следующие: В игре есть доска, состоящая из шестиугольных ячеек. Оба игрока имеют одинаковую коллекцию фигур, которую они могут свободно размещать на доске. Размещая различные типы фигур,...
Я читаю о порождающих состязательных сетях (GAN), и у меня есть некоторые сомнения относительно этого. До сих пор я понимаю, что в GAN существует два разных типа нейронных сетей: один является порождающим ( ), а другой - дискриминационным ( ). Генеративная нейронная сеть генерирует некоторые...