Künstliche Intelligenz

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Gibt es Methoden für Gradienten außerhalb der Richtlinien?

Gibt es Methoden für Gradienten außerhalb der Richtlinien? Ich weiß, dass Richtliniengradientenmethoden selbst die Richtlinienfunktion für Stichproben-Rollouts verwenden. Aber können wir nicht einfach ein Modell für die Probenahme aus der Umgebung haben? Wenn ja, habe ich das noch nie gesehen.

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Warum müssen Aktivierungsfunktionen im Kontext neuronaler Netze differenzierbar sein?

Warum sollte eine Aktivierungsfunktion eines neuronalen Netzwerks differenzierbar sein? Ist es unbedingt notwendig oder nur vorteilhaft?

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Was sind allgemeine Ideen hinter OpenCog?

OpenCog ist ein Open-Source-AGI-Projekt, das vom Quecksilber-KI-Forscher Ben Goertzel mitbegründet wurde . Ben Goertzel schreibt eine Menge Sachen, von denen einige wirklich verrückt sind . Trotzdem ist er eindeutig sehr intelligent und hat viele Jahrzehnte lang intensiv über KI nachgedacht. Was sind die allgemeinen Ideen hinter OpenCog ? Würden Sie …

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Warum ist die Suche in der KI wichtig?

Warum ist die Suche in der KI wichtig? Welche Arten von Suchalgorithmen werden in AI verwendet? Wie verbessern sie das Ergebnis einer KI?

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Was führt dazu, dass ein Modell eine niedrige Lernrate erfordert?

Ich habe eine Weile darüber nachgedacht, ohne eine Intuition für die Mathematik zu entwickeln, die dahinter steckt. Was führt dazu, dass ein Modell eine niedrige Lernrate benötigt?

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Können maschinelle Lernalgorithmen (CNNs?) Verwendet / trainiert werden, um zwischen kleinen Detailunterschieden zwischen Bildern zu unterscheiden?

Ich habe mich gefragt, ob Algorithmen für maschinelles Lernen (CNNs?) Verwendet / trainiert werden können, um zwischen kleinen Detailunterschieden zwischen Bildern (wie geringfügigen Unterschieden in Rottönen oder anderen Farben oder dem Vorhandensein kleiner Objekte zwischen ansonsten sehr ähnlichen Bildern) zu unterscheiden. )? Und dann Bilder anhand dieser Unterschiede klassifizieren? Wenn …

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Hat Nassim Taleb Recht damit, dass KI bestimmte Arten von Verteilungen nicht genau vorhersagen kann?

Taleb verfügt also über zwei Heuristiken, um Datenverteilungen allgemein zu beschreiben. Eines ist Mediocristan, was im Grunde Dinge bedeutet, die sich auf einer Gaußschen Verteilung befinden, wie Größe und / oder Gewicht von Menschen. Der andere heißt Extremistan und beschreibt eine eher paretoartige oder fettschwanzige Verteilung. Ein Beispiel ist die …

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Gibt es Forschung, die realistische Modelle von Neuronen verwendet?

Gibt es Forschung, die realistische Modelle von Neuronen verwendet? Normalerweise ist das Modell eines Neurons für ein neuronales Netzwerk im Gegensatz zum realistischen Neuron, an dem Hunderte von Proteinen und Millionen von Molekülen (oder sogar eine größere Anzahl) beteiligt sind, recht einfach. Gibt es Forschung, die Implikationen aus dieser Realität …

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5 Jahre später sind Maxout-Netzwerke tot und warum?

Maxout-Netzwerke waren eine einfache, aber brillante Idee von Goodfellow et al. von 2013 bis max Feature Maps, um einen universellen Approximator für konvexe Aktivierungen zu erhalten. Das Design wurde für die Verwendung in Verbindung mit Dropout (damals erst kürzlich eingeführt) zugeschnitten und führte natürlich zu hochmodernen Ergebnissen bei Benchmarks wie …

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Was ist eine gute Quelle, um sich mit dem verstärkten Lernen vertraut zu machen?

Ich bin mit überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen vertraut. Ich habe den SaaS-Kurs von Andrew Ng auf Coursera.org gemacht. Ich suche etwas Ähnliches für das verstärkte Lernen. Kannst du etwas empfehlen?

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Bedeutung der Bewertungsmetriken in Tensorflow

Ich bin so ziemlich ein Anfänger in Tensorflow und folge einfach einem Tutorial. Es gibt kein Problem mit meinem Code, aber ich habe eine Frage bezüglich der Ausgabe accuracy: 0.95614034 accuracy_baseline: 0.6666666 auc: 0.97714674 auc_precision_recall: 0.97176754 average_loss: 0.23083039 global_step: 760 label/mean: 0.33333334 loss: 6.578666 prediction/mean: 0.3428335 Ich würde gerne wissen, …

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Wie programmiert man Angst in ein neuronales Netzwerk?

Wenn Sie einmal von einer Spinne angegriffen wurden, werden Sie sich nie wieder einer Spinne nähern. In einem neuronalen Netzwerkmodell verringert eine schlechte Erfahrung mit einer Spinne die Wahrscheinlichkeit, dass Sie sich einer Spinne nähern, je nach Lernrate geringfügig. Das ist nicht gut. Wie können Sie Angst in ein neuronales …

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Was ist eine intuitive Erklärung für die Funktionsweise von Google AutoML?

Ich habe kürzlich gelesen, dass Google eine neue KI entwickelt hat, auf die jeder Daten hochladen kann, und die sofort Modelle generiert, dh ein Bilderkennungsmodell, das auf diesen Daten basiert. Kann mir jemand detailliert und intuitiv erklären, wie diese KI funktioniert?

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Wer hat im KI-Rennen eine Chance gegen Google?

Bei Google I / O ist gerade der Google Duplex herausgekommen und hat jetzt das neue öffentliche selbstfahrende Auto Waymo herausgebracht. Ich kann mir keine Tech Giants vorstellen, die tatsächlich mit Google AI außer Amazon konkurrieren können. Ich denke, andere Unternehmen wie Nvidia, Intel, AMD usw. werden sich zusammenschließen. Apple …

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Wie ist das „Recht auf Erklärung“ angemessen?

Es hat sich in den letzten Interesse uptick gewesen in e X plainable A Syntetisch I ntelligence (XAI). Hier ist die Mission von XAI, wie auf der DARPA-Seite angegeben : Das Explainable AI (XAI) -Programm zielt darauf ab, eine Reihe von Techniken des maschinellen Lernens zu erstellen, die: Erstellen Sie …

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