Künstliche Intelligenz

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Kontinuierliche MDPs und Reinforcement Learning verstehen

Die meisten Einführungen in den Bereich MDPs und Reinforcement-Lernen konzentrieren sich ausschließlich auf Bereiche, in denen Raum- und Aktionsvariablen Ganzzahlen (und endlich) sind. Auf diese Weise werden wir schnell in Value Iteration, Q-Learning und dergleichen eingeführt. Die interessantesten Anwendungen (z. B. fliegende Hubschrauber ) von RL und MDP umfassen jedoch …

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Warum ist Crossover ein Teil genetischer Algorithmen?

Genetische Algorithmen sind mir kürzlich aufgefallen, als ich versuchte, Computergegner für rundenbasierte Strategie-Computerspiele zu korrigieren / zu verbessern. Ich habe einen einfachen genetischen Algorithmus implementiert, der keine Überkreuzung verwendet, sondern nur eine zufällige Mutation. In diesem Fall schien es zu funktionieren, und so begann ich zu denken: Warum ist Crossover …

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Welche Strategien der künstlichen Intelligenz sind für die Zusammenfassung nützlich?

Wenn ich einen Absatz habe, den ich zusammenfassen möchte, zum Beispiel: Ponzo und Fila gingen tagsüber ins Einkaufszentrum. Sie gingen lange und hielten in Geschäften an. Sie gingen zu vielen Geschäften. Zuerst haben sie nichts gekauft. Nachdem sie in eine Reihe von Geschäften gegangen waren, kauften sie schließlich ein Hemd …

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Welche Ausbildung ist für KI-Forscher erforderlich?

Angenommen, mein Ziel ist es, zusammenzuarbeiten und eine fortschrittliche KI zu schaffen, zum Beispiel eine, die einem Menschen ähnelt, und das Projekt würde an der Grenze der KI-Forschung stehen. Welche Fähigkeiten würde ich benötigen? Ich spreche über bestimmte Dinge wie das Universitätsprogramm, das ich absolvieren sollte, um in das Feld …

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Wie kann Fuzzy-Logik beim Erstellen von KI verwendet werden?

Fuzzy-Logik ist die Logik, bei der jede Aussage einen echten Wahrheitswert zwischen 0 und 1 haben kann. Wie kann Fuzzy-Logik beim Erstellen von KI verwendet werden? Ist es nützlich für bestimmte Entscheidungsprobleme mit mehreren Eingaben? Können Sie ein Beispiel für eine KI geben, die sie verwendet?

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Was ist der Unterschied zwischen hyperbolischen Tangenten- und Sigmoidneuronen?

Zwei übliche Aktivierungsfunktionen, die beim tiefen Lernen verwendet werden, sind die hyperbolische Tangentenfunktion und die Sigmoidaktivierungsfunktion. Ich verstehe, dass die hyperbolische Tangente nur eine Neuskalierung und Übersetzung der Sigmoidfunktion ist: tanh( z) = 2 σ( z) - 1tanh⁡(z)=2σ(z)- -1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1 . Gibt es einen signifikanten Unterschied zwischen …

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Widerspricht dieses Argument, das die Existenz von Superintelligenz widerlegt?

Eine Superintelligenz ist eine Maschine, die alle intellektuellen Aktivitäten eines Menschen übertreffen kann, und eine solche Maschine wird in der Science-Fiction oft als eine Maschine dargestellt, die die Menschheit zum Ende bringt. Jede Maschine wird mit einem Algorithmus ausgeführt. Nach der Church-Turing-These kann jeder Algorithmus, der von einem modernen Computer …

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Was ist "Backprop"?

Was bedeutet "Backprop"? Ist der Begriff "backprop" im Grunde der gleiche wie "backpropagation" oder hat er eine andere Bedeutung?

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Wie hat Atlas von Boston Dynamics eine menschenähnliche Bewegung?

Bei der Diskussion des Videos More Parkour Atlas fragte ein Freund, wie die Bewegung des Roboters der eines echten Menschen so ähnlich sei, und fragte sich, wie dies erreicht werden könne. Meines Wissens ist dies nicht etwas, das Entwickler "programmiert" haben, sondern aus dem Lernalgorithmus hervorgegangen sind. Können Sie einen …

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Gibt es dynamische neuronale Netze?

Gibt es neuronale Netze, die entscheiden können, Neuronen hinzuzufügen / zu löschen (oder die Neuronenmodelle / Aktivierungsfunktionen zu ändern oder die zugewiesene Bedeutung für Neuronen zu ändern), Verknüpfungen oder sogar vollständige Schichten während der Ausführungszeit? Ich vermute, dass solche neuronalen Netze die übliche Trennung von Lern- / Inferenzphasen überwinden und …

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Kann maschinelles Lernen verwendet werden, um den Turing-Test zu bestehen?

Können wir sagen, dass der Turing-Test darauf abzielt, Maschinen oder Methoden zu entwickeln, um bei allen kognitiven Aufgaben eine Leistung auf menschlicher Ebene zu erreichen, und dass maschinelles Lernen eine dieser Methoden ist, die den Turing-Test bestehen können?

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Inwiefern wird der Begriff „Topologie“ auf künstliche Intelligenz angewendet?

Ich habe nur ein allgemeines Verständnis der allgemeinen Topologie und möchte den Umfang des Begriffs "Topologie" in Bezug auf das Gebiet der künstlichen Intelligenz verstehen. Wie werden topologische Strukturen und Analysen in der künstlichen Intelligenz angewendet?

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Warum ist A * optimal, wenn die heuristische Funktion zulässig ist?

Eine Heuristik ist zulässig, wenn sie die tatsächlichen Kosten für das Erreichen des Zielknotens niemals überschätztnnn. Wenn eine Heuristik konsistent ist , dann ist der heuristische Wert vonnnn ist nie höher als die Kosten seines Nachfolgers, n′n′n'plus den heuristischen Wert des Nachfolgers. Warum ist A * mit Baum- oder Diagrammsuche …

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Warum brauchen wir Floats für die Nutzung neuronaler Netze?

Ist es möglich, ein neuronales Netzwerk zu erstellen, das nur Ganzzahlen verwendet, indem die Ein- und Ausgabe jeder Funktion auf [-INT_MAX, INT_MAX] skaliert wird? Gibt es irgendwelche Nachteile?

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Warum wird ein einschichtiges verstecktes Netzwerk gegenüber einer schlechten Initialisierung mit einer wachsenden Anzahl versteckter Neuronen robuster?

Kurz gesagt: Ich möchte verstehen, warum ein neuronales Netzwerk mit einer verborgenen Schicht zuverlässiger auf ein gutes Minimum konvergiert, wenn eine größere Anzahl versteckter Neuronen verwendet wird. Nachfolgend eine detailliertere Erklärung meines Experiments: Ich arbeite an einem einfachen 2D-XOR-ähnlichen Klassifizierungsbeispiel, um die Auswirkungen der Initialisierung neuronaler Netze besser zu verstehen. …

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