Следующая страница / исследование демонстрирует, что глубокие нейронные сети легко одурачить, предоставляя высоконадежные прогнозы для неузнаваемых изображений, например Как это возможно? Можете ли вы объяснить в идеале на простом английском...
Я новичок в искусственном интеллекте, и я хотел бы знать простыми словами, что такое концепция нечеткой логики? Как это помогает и когда это
Когда вы пишете свой алгоритм, как вы узнаете, сколько нейронов нужно на один слой? Существуют ли какие-либо методы для определения оптимального количества из них, или это практическое...
Как нейронная сеть, имеющая «глубокое» прилагательное, на самом деле отличается от других подобных
Можно ли использовать сверточную нейронную сеть для распознавания образов в проблемной области, где нет уже существующих изображений, например, путем графического представления абстрактных данных? Это всегда будет менее эффективным? Этот разработчик говорит, что текущая разработка может пойти...
Речь идет об архитектуре Deep Residual Networks ( ResNets ). Модель, занявшая 1-е место на «Large Scale Visual Recognition Challenge 2015» (ILSVRC2015) по всем пяти основным трекам: Классификация ImageNet: «Сверхглубокие» (цитата Янн) 152-слойные сетки Обнаружение ImageNet: 16% лучше, чем второе...
Я читал, что большинство проблем можно решить с помощью 1-2 скрытых слоев. Откуда ты знаешь, что тебе нужно больше 2? Для каких проблем они вам понадобятся (приведите...
Все, что связано с Deep Learning (DL) и глубокими (er) сетями, кажется «успешным», по крайней мере, очень быстрым, развивая веру в то, что AGI достижим. Это популярное воображение. DL - это потрясающий инструмент для решения многих проблем, включая создание AGI. Однако этого недостаточно....
Какой цели служит метод «выбывания» и как он улучшает общую производительность нейронной
Какое определение для глубокой нейронной сети? Почему они так популярны или
Я читал, что глубокие нейронные сети могут быть относительно легко обмануты ( ссылка ), чтобы дать высокую степень уверенности в распознавании синтетических / искусственных изображений, которые полностью (или, по крайней мере, в основном) находятся вне предмета доверия. Лично я не вижу большой...
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)...