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...
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,...
Множество ресурсов, о которых я упоминал, упоминают, что MSE великолепен, потому что он выпуклый. Но я не понимаю, как, особенно в контексте нейронных сетей. Допустим, у нас есть следующее: ИксИксX : учебный набор данных YYY : цели ΘΘ\Thetaf Θ : набор параметров модели (модель нейронной сети с...
Насколько мощна машина, которая недавно победила
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),...
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...
Какие большие искусственные нейронные сети мы можем запустить сейчас (либо с полным циклом train-backprop, либо просто оценивая выходные данные сети), если наш общий энергетический бюджет для вычислений эквивалентен энергетическому бюджету человеческого мозга ( 12,6 Вт )? Давайте предположим, что...
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...
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...
Существуют ли исследования, в которых используются реалистичные модели нейронов? Обычно модель нейрона для нейронной сети довольно проста, в отличие от реалистичного нейрона, который включает в себя сотни белков и миллионы молекул (или даже большее количество). Существуют ли исследования, которые...
Что значит "backprop"? Является ли термин «backprop» в основном тем же самым, что и «backpropagation», или он имеет другое
Кажется довольно спорным сказать, что подходы, основанные на NN, становятся довольно мощными инструментами во многих областях ИИ - будь то распознавание и разложение изображений (лица на границе, уличные сцены в автомобилях, принятие решений в неопределенных / сложных ситуациях или с частичными...
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)...
Мне было интересно, можно ли использовать / обучать алгоритмы машинного обучения (CNN?), Чтобы различать небольшие различия в деталях между изображениями (например, небольшие различия в оттенках красного или других цветов или наличие небольших объектов между очень похожими изображениями? )? А затем...
Я строю нейронную сеть, чтобы предсказать ценность произведения искусства с широким диапазоном входных данных (размер, художественная среда и т. Д.), И я хотел бы также включить автора в качестве входных данных (это часто огромный фактор стоимости одного произведения искусства). Моя текущая...
Проработав с нейронными сетями около полугода, я на собственном опыте испытал то, что часто называют их основными недостатками, то есть переоснащение и застревание в локальных минимумах. Однако с помощью оптимизации гиперпараметров и некоторых недавно изобретенных подходов они были преодолены для...
Если на вас напал паук, скорее всего, вы никогда больше не приблизитесь к пауку. В модели нейронной сети плохой опыт работы с пауком немного снизит вероятность того, что вы приблизитесь к пауку, в зависимости от скорости обучения. Это не хорошо. Как вы можете запрограммировать страх в нейронную...
Я в значительной степени новичок в Tensorflow и просто следую инструкциям. С моим кодом проблем нет, но у меня есть вопрос относительно вывода accuracy: 0.95614034 accuracy_baseline: 0.6666666 auc: 0.97714674 auc_precision_recall: 0.97176754 average_loss: 0.23083039 global_step: 760 label/mean:...