Из Википедии: Зеркальный нейрон - это нейрон, который срабатывает как тогда, когда животное действует, так и когда животное наблюдает за тем же действием, совершенным другим. Зеркальные нейроны связаны с имитационным обучением, очень полезной функцией, которая отсутствует в современных реализациях...
Предположим, что NN содержит nnn скрытых слоев, mmm обучающих примеров, xxx объектов и ninin_i узлов на каждом уровне. Какова сложность времени для обучения этой NN с использованием обратного распространения? У меня есть базовая идея о том, как они находят временную сложность алгоритмов, но здесь...
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 ?...
Модульные / множественные нейронные сети (MNN) вращаются вокруг обучения небольших независимых сетей, которые могут взаимодействовать друг с другом или другой более высокой сетью. В принципе, иерархическая организация может позволить нам разобраться в более сложных проблемных пространствах и...
Я много раз слышал, что «Нейронные сети - лучшее приближение, которое мы должны моделировать человеческий мозг», и я думаю, что общеизвестно, что Нейронные сети моделируются по нашему мозгу. Я сильно подозреваю, что эта модель была упрощена, но насколько? Насколько, скажем, ванильный NN отличается...
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...
Я просто хочу знать, почему инженеры машинного обучения и программисты ИИ используют языки, такие как python, для выполнения задач ИИ, а не C ++, хотя C ++ технически более мощный язык, чем...
Дана нейронная сеть fff которая принимает в качестве входных данных nnn точек: x1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_n . Мы говорим, что fff является перестановкой, если f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) для любой перестановки р япяpi . Может ли кто-нибудь...
Для детерминированного проблемного пространства мне нужно найти нейронную сеть с оптимальной структурой узлов и связей. Я хочу использовать генетический алгоритм для моделирования многих нейронных сетей, чтобы найти наилучшую структуру сети для проблемной области. Я никогда раньше не использовал...
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...
Предположим, что я хочу решить проблему с нейронной сетью, которая либо не подходит для уже существующих топологий (персептрон, Конохен и т. Д.), Либо я просто не знаю о существовании этих или я не могу понять их механика и я полагаюсь на себя вместо этого. Как я могу автоматизировать выбор...
Я выбираю функцию активации для выходного слоя в зависимости от того, какой вывод мне нужен, и от свойств функции активации, которые я знаю. Например, я выбираю сигмовидную функцию, когда я имею дело с вероятностями, ReLU, когда я имею дело с положительными значениями, и линейную функцию, когда я...
Использует ли человеческий мозг определенную функцию активации? Я попытался провести какое-то исследование, и поскольку это порог для того, посылается ли сигнал через нейрон или нет, это звучит очень похоже на ReLU. Однако я не могу найти ни одной статьи, подтверждающей это. Или это больше похоже...
Как определить оптимальное количество слоев для создания при реализации нейронной сети (прямая связь, обратное распространение или
Эти типы вопросов могут зависеть от проблемы, но я попытался найти исследование, которое решает вопрос, имеет ли значение количество скрытых слоев и их размер (количество нейронов в каждом слое) или нет. Итак, мой вопрос: действительно ли имеет значение, если, например, у нас есть 1 большой скрытый...
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,...
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 новичок в нейронных сетях, и я пытаюсь математически понять, что делает нейронные сети настолько хорошими в задачах классификации. На примере небольшой нейронной сети (например, один с 2 входами, 2 узлами в скрытом слое и 2 узлами для вывода), все, что у вас есть, - это сложная функция на выходе,...
Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 24 дня назад . Геометрия и ИИ Матрицы, кубы, слои, стеки и...
Я знаю, что одним из недавних увлечений сейчас является обучение нейронной сети для генерации сценариев и новых эпизодов, например, «Друзья» или «Симпсоны», и это прекрасно: это интересно и может быть необходимым первым шагом к созданию программ, которые действительно могут генерировать толковые /...