Künstliche Intelligenz

2

Was ist der Unterschied zwischen einem Empfangsfeld und einer Feature-Map?

In einem CNN ist das Empfangsfeld der Teil des Bildes, der zur Berechnung der Filterausgabe verwendet wird. Die Ausgabe eines Filters (die auch als "Feature Map" bezeichnet wird) ist jedoch die Eingabe des nächsten Filters. Was ist der Unterschied zwischen einem Empfangsfeld und einer Feature-Map?

9 convolutional-neural-networks terminology comparison

2

Welche Vorteile kann die Anwendung von Graph Convolutional Neural Network anstelle von gewöhnlichem CNN erzielen?

Welche Vorteile können wir durch die Anwendung von Graph Convolutional Neural Network anstelle von gewöhnlichem CNN erzielen? Ich meine, wenn wir ein Problem durch CNN lösen können, was ist der Grund, warum wir auf Graph Convolutional Neural Network umstellen sollten, um es zu lösen? Gibt es Beispiele, die zeigen können, …

9 machine-learning deep-learning convolutional-neural-networks graphs geometric-deep-learning

3

Qualifiziert sich die Monte-Carlo-Baumsuche als maschinelles Lernen?

Nach meinem besten Verständnis ist der Monte-Carlo-Baumsuchalgorithmus (MCTS) eine Alternative zum Minimax für die Suche in einem Knotenbaum. Es funktioniert, indem Sie einen Zug auswählen (im Allgemeinen den mit der höchsten Chance, der Beste zu sein) und dann während des Zuges ein zufälliges Playout durchführen, um das Ergebnis zu sehen. …

9 machine-learning reinforcement-learning game-ai monte-carlo-tree-search alphazero

3

Erkennen Sie den visuellen Aufmerksamkeitsbereich in einem Bild

Ich versuche, den visuellen Aufmerksamkeitsbereich in einem bestimmten Bild zu erkennen und das Bild in diesen Bereich zuzuschneiden. Wenn ich beispielsweise ein Bild beliebiger Größe und ein Rechteck mit einer LxW-Dimension als Eingabe gebe, möchte ich das Bild auf den wichtigsten visuellen Aufmerksamkeitsbereich zuschneiden. Ich suche dafür einen hochmodernen Ansatz. …

9 machine-learning image-recognition algorithm computer-vision pattern-recognition

1

Sind die Dialoge bei Sophia (dem Roboter) in Skripten geschrieben?

Ich spreche über den Roboter von: Hanson Robotics , dem das Recht auf Staatsbürgerschaft aus Saudi-Arabien gewährt wurde . Ich habe folgende Artikel gefunden: Dein neuer Freund ist ein humanoider Roboter Quelle: theaustralian.com.au Wie Amazon Echo, Google Assistant und Siri kann Sophia Fragen zu diskreten Informationen stellen und beantworten , …

9 natural-language-processing applications robots

4

Sind KI-Winter unvermeidlich?

Laut Wikipedia (Zitate weggelassen): In der Geschichte der künstlichen Intelligenz ist ein KI-Winter eine Zeit reduzierter Finanzierung und des Interesses an Forschung zur künstlichen Intelligenz. Der Begriff wurde analog zur Idee eines nuklearen Winters geprägt. Das Feld hat mehrere Hype-Zyklen erlebt, gefolgt von Enttäuschung und Kritik, gefolgt von Finanzierungskürzungen, gefolgt …

9 history

5

Welcher Algorithmus für maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Muster in einem Datensatz der Cache-Leistung einer CPU zu identifizieren?

Ich benötige einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um Muster in einem Datensatz (in einer CSV-Datei gespeichert) zu identifizieren, der Details zur Cache-Leistung einer CPU enthält. Genauer gesagt, enthält der Datensatz Spalten wie Readhits, Readmissoder Writehits. Die vom Algorithmus identifizierten Muster sollten auf folgende Weise hilfreich sein. dem Benutzer helfen, die …

9 machine-learning algorithm unsupervised-learning pattern-recognition

4

Was sind die Top-Zeitschriften für künstliche Intelligenz? [geschlossen]

Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 12 Tagen . Was sind die Top-Zeitschriften für künstliche Intelligenz? Ich …

9 research

3

Gibt es ein KI-Modell zur Erzeugung sarkastischer Sätze?

Ich arbeite derzeit an einer Android AI App. Ich kenne KI-Modelle, um zufällige Sätze zu erzeugen. Gibt es jedoch ein KI-Modell zur Erzeugung sarkastischer Sätze?

9 machine-learning algorithm

2

Stellen Deep-Learning-Algorithmen ensemblebasierte Methoden dar?

Kurz über Deep Learning (als Referenz) : Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der auf einer Reihe von Algorithmen basiert, die versuchen, Abstraktionen auf hoher Ebene in Daten mithilfe eines Deep Graphs mit mehreren Verarbeitungsebenen zu modellieren, die aus mehreren linearen und nichtlinearen Transformationen bestehen. Verschiedene Deep-Learning-Architekturen wie …

9 neural-networks machine-learning deep-learning convolutional-neural-networks computer-vision

4

Können wir mit der aktuellen Technologie technisch beliebig große neuronale Netze in Hardware herstellen?

Wenn Neuronen und Synapsen mithilfe von Transistoren implementiert werden können, was hindert uns daran, beliebig große neuronale Netze mit denselben Methoden zu erstellen, mit denen GPUs hergestellt werden? Im Wesentlichen haben wir gesehen, wie außerordentlich gut virtuelle neuronale Netze funktionieren, die auf sequentiellen Prozessoren implementiert sind (selbst GPUs sind sequentielle …

9 neural-networks recurrent-neural-networks hardware

2

Wie haben evolutionäre Algorithmen Vorteile gegenüber herkömmlichen Backpropagation-Methoden?

Wie hat die Verwendung von evolutionären Algorithmen zum Entwerfen und Trainieren künstlicher neuronaler Netze Vorteile gegenüber der Verwendung herkömmlicher Backpropagation-Algorithmen?

9 neural-networks comparison backpropagation evolutionary-algorithms

4

Was bedeutet „stationär“ im Kontext des verstärkenden Lernens?

Ich glaube, ich habe die Ausdrücke "stationäre Daten", "stationäre Dynamik" und "stationäre Politik" unter anderem im Zusammenhang mit dem verstärkten Lernen gesehen. Was bedeutet das? Ich denke, stationäre Politik bedeutet, dass die Politik nicht von der Zeit abhängt, sondern nur vom Staat. Aber ist das nicht eine unnötige Unterscheidung? Wenn …

9 reinforcement-learning terminology policy stationary-policy

1

Welche Tools werden verwendet, um das Problem der gegnerischen Beispiele zu lösen?

Es ist bekannt , dass das Problem der gegnerischen Beispiele für neuronale Netze kritisch ist. Zum Beispiel kann ein Bildklassifizierer manipuliert werden, indem jedem von vielen Trainingsbeispielen, die wie Rauschen aussehen, aber bestimmte Fehlklassifizierungen erzeugen, ein Bild mit niedriger Amplitude additiv überlagert wird. Da neuronale Netze auf einige sicherheitskritische Probleme …

9 ai-design strong-ai security ai-safety

3

Kann mir jemand helfen, diesen Absatz aus Nvidias progressivem Gan-Papier zu verstehen?

Darüber hinaus stellen wir fest, dass Moduskollaps, der traditionell GANs plagt, im Verlauf eines Dutzend Minibatches sehr schnell auftritt. Üblicherweise beginnen sie, wenn der Diskriminator überschießt, was zu übertriebenen Gradienten führt, und es folgt eine ungesunde Konkurrenz, bei der die Signalgrößen in beiden Netzwerken eskalieren. Wir schlagen einen Mechanismus vor, …

9 deep-learning training generative-model