Существует несколько функций активации, таких как ReLU, сигмоид или TANHTANH\tanh . Что происходит, когда я смешиваю функции активации? Недавно я обнаружил, что Google разработал функцию активации Swish (x * sigmoid). Изменяя функцию активации, может ли она повысить точность при небольших проблемах...
Я пытаюсь разработать нейронную сеть, которая может идентифицировать конструктивные особенности в моделях САПР (то есть слоты, боссы, дыры, карманы, ступени). Входными данными, которые я собираюсь использовать для сети, является матрица тревожных сигналов (где n - количество граней в модели CAD)....
Кажется, что глубокие нейронные сети и другие модели на основе нейронных сетей доминируют во многих современных областях, таких как компьютерное зрение, классификация объектов, обучение с подкреплением и т. Д. Существуют ли области, где SVM (или другие модели) все еще дают самые современные...
У меня есть большой набор данных автомобилей с истинной длиной (более 100 тыс. Образцов). Можно ли обучить глубокую сеть для измерения / оценки длины транспортного средства? Я не видел никаких работ, связанных с оценкой размера объекта с помощью глубокой нейронной...
В настоящее время я пишу движок для карточной игры, так как для этой конкретной игры еще нет движка. Я надеюсь, что смогу потом ввести в игру нейронную сеть и научить ее играть в игру. Я пишу движок таким образом, что это полезно для ИИ-игрока. Есть точки выбора, и в этих точках представлен список...
Теорема об отсутствии бесплатного обеда (НФЛ) (см. Статью «Коэволюционные бесплатные обеды » Дэвида Х. Вольперта и Уильяма Дж. Макриди) любые два алгоритма эквивалентны, когда их производительность усредняется по всем возможным проблемам Действительно ли теорема «Нет бесплатного обеда» верна? Что...
В контексте искусственного интеллекта сингулярность относится к появлению искусственного общего интеллекта, способного к рекурсивному самосовершенствованию, что приводит к быстрому появлению искусственного суперинтеллекта (ASI), пределы которого неизвестны вскоре после достижения технологической...
Автоэнкодеры - это нейронные сети, которые изучают сжатое представление входных данных, чтобы впоследствии восстановить его, чтобы их можно было использовать для уменьшения размерности. Они состоят из кодера и декодера (которые могут быть отдельными нейронными сетями). Уменьшение размерности может...
Какое определение для глубокой нейронной сети? Почему они так популярны или
Насколько я понимаю, алгоритм поиска дерева Монте-Карло (MCTS) является альтернативой минимаксному поиску дерева узлов. Он работает, выбирая ход (как правило, тот, у которого больше шансов быть лучшим), а затем выполняя случайную игру на ходу, чтобы посмотреть, каков будет результат. Этот процесс...
Я пытаюсь определить область визуального внимания на данном изображении и обрезать изображение в этой области. Например, учитывая изображение любого размера и прямоугольник, скажем, размера LxW в качестве входных данных, я хотел бы обрезать изображение до наиболее важной области визуального...
Какие преимущества мы можем получить, применив графическую сверточную нейронную сеть вместо обычной CNN? Я имею в виду, если мы сможем решить проблему с помощью CNN, по какой причине мы должны преобразовать ее в графическую сверточную нейронную сеть для ее решения? Существуют ли какие-либо примеры,...
В настоящее время я делаю проект по созданию ИИ для игры Gomoku (это похоже на крестики-нолики, но играется на доске 15 * 15 и требует 5 подряд для победы). Я уже успешно реализовал идеальный искусственный интеллект, используя Q-обучение и сохраняя игровые состояния / действия в таблице, но для...
Начиная с прошлого года, я изучал различные предметы, чтобы понять некоторые из наиболее важных тезисов машинного обучения, таких как S. Hochreiter & J. Schmidhuber. (1997). Долгосрочная кратковременная память . Нейронные вычисления, 9 (8), 1735-1780. Однако из-за того, что у меня нет...
На странице Википедии мы можем прочитать, что Google создал специальный чип ASIC для машинного обучения и специально для TensorFlow, который помогает ускорить ИИ. Поскольку микросхемы ASIC специально настроены для одного конкретного использования без возможности изменения его схемы, должен быть...
У агента ИИ часто считается наличие «датчиков», «памяти», «процессоров машинного обучения» и «реакции». Тем не менее, машина с этим не обязательно становится агентом искусственного интеллекта AI. Помимо упомянутых выше частей, есть ли какие-либо другие элементы или детали, необходимые для того,...
Коротко о глубоком обучении (для справки) : Глубокое обучение - это раздел машинного обучения, основанный на наборе алгоритмов, которые пытаются моделировать абстракции высокого уровня в данных с использованием глубокого графа с несколькими уровнями обработки, состоящими из нескольких линейных и...
Мне нужен алгоритм машинного обучения для определения шаблонов в наборе данных (сохраненном в CSV-файле), который содержит подробную информацию о производительности кэша ЦП. Более конкретно, набор данных содержит столбцы , как Readhits, Readmissили Writehits. Шаблоны, которые определяет алгоритм,...
Так что я пытаюсь понять нейронные сети с тех пор, как наткнулся на блог Адама Гейтги по машинному обучению. Я прочитал столько, сколько я могу по этому вопросу (что я могу понять) и полагаю, что я понимаю все широкие концепции и некоторые работы (несмотря на то, что они очень слабы в математике),...
Таким образом, машинное обучение позволяет системе быть автоматизированной в том смысле, что она может прогнозировать будущее состояние на основе того, что она изучила до сих пор. Мой вопрос таков: являются ли методы машинного обучения единственным способом заставить систему развить знание...