Я пытаюсь обнаружить логотип телевизионного канала внутри видеофайла, поэтому просто с помощью входного .mp4видео определите, присутствует ли этот логотип в определенном кадре, скажем, в первом кадре, или нет. У нас есть этот логотип заранее (хотя это может быть не тот же самый размер 100%), и...
Я просто наткнулся на концепцию покрытия нейронов, которая представляет собой соотношение активированных нейронов и общего количества нейронов в нейронной сети. Но что значит для нейрона быть «активированным»? Я знаю, что такое функции активации, но что означает активация, например, в случае ReLU...
Я думаю, что преимущество использования Leaky ReLU вместо ReLU состоит в том, что таким образом у нас не может быть исчезающего градиента. Параметрический ReLU имеет то же преимущество, с той лишь разницей, что наклон вывода для отрицательных входов является обучаемым параметром, в то время как в...
Существуют ли возможные модели, которые могут заменить нейронные сети в ближайшем будущем? И нужно ли это вообще? Что самое плохое в использовании нейронных сетей с точки зрения...
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...
Это может звучать глупо для тех, кто имеет большой опыт работы с нейронными сетями, но это беспокоит меня ... Я имею в виду, что рандомизация начальных весов может дать вам лучшие результаты, которые будут несколько ближе к тому, на что должна быть похожа обученная сеть, но это также может быть...
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...
Я хотел начать экспериментировать с нейронной сетью, и, как игрушечная проблема, я хотел научить ее общаться в чате, то есть внедрить чат-бота, такого как умный робот. Не так уж и умно. Я искал документацию и нашел много учебников по общим задачам, но мало по этой конкретной теме. Тот, который я...
Я смотрю в Вив искусственного интеллектуального агента в разработке. Основываясь на том, что я понимаю, этот AI может генерировать новый код и выполнять его на основе запроса от пользователя. Мне интересно узнать, как этот ИИ может научиться генерировать код на основе какого-либо запроса. Какие...
В частности, встроенный компьютер (с ограниченными ресурсами) анализирует видеоизображение в реальном времени с камеры дорожного движения, пытаясь выбрать хорошие кадры, которые содержат номерные знаки проезжающих автомобилей. Когда табличка обнаружена, кадр передается в библиотеку OCR для...
DeepMind заявляет, что их глубокая Q-сеть (DQN) была способна постоянно адаптировать свое поведение во время обучения игре в 49 игр Atari. Изучив все игры с одной и той же нейронной сетью, мог ли агент играть в них все одновременно на «сверхчеловеческих» уровнях (всякий раз, когда он случайно...
В последние годы Deep Mind опубликовал множество работ по глубокому обучению, большинство из которых посвящены современным задачам. Но сколько из этой работы было фактически воспроизведено сообществом ИИ? Например, по мнению других исследователей, бумагу Neural Turing Machine очень трудно...
Нейронная сеть - это ориентированный взвешенный граф. Они могут быть представлены (разреженной) матрицей. Это может раскрыть некоторые элегантные свойства сети. Является ли этот метод полезным для изучения нейронных...
Как использование эволюционных алгоритмов для проектирования и обучения искусственных нейронных сетей имеет преимущества по сравнению с использованием обычных алгоритмов обратного...
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...
Я бездельничал на тензорной детской площадке . Один из наборов входных данных представляет собой спираль. Независимо от того, какие входные параметры я выберу, независимо от того, насколько широкую и глубокую нейронную сеть я создаю, я не могу соответствовать спирали. Как ученые данных...
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,...
Если нейроны и синапсы могут быть реализованы с использованием транзисторов, что мешает нам создавать произвольно большие нейронные сети, используя те же методы, с помощью которых создаются графические процессоры? По сути, мы увидели, как необычайно хорошо работают виртуальные нейронные сети,...
Можно ли дать эмпирическую оценку размера нейронных сетей, которые можно обучать на обычных графических процессорах потребительского уровня ? Например: Бумага « Появление локомоции» («Укрепление») обучает сеть, используя активацию нейронов. У них есть 3-слойный NN с 300 200 100 единиц для Planar...
Я читал новую статью Хинтона «Динамическая маршрутизация между капсулами» и не понимал термин «вектор активности» в аннотации. Капсула - это группа нейронов, вектор активности которых представляет параметры реализации объекта определенного типа, такого как объект или часть объекта. Мы используем...