Fragen und Antworten für Menschen, die an konzeptionellen Fragen zum Leben und an Herausforderungen in einer Welt interessiert sind, in der "kognitive" Funktionen in einer rein digitalen Umgebung nachgeahmt werden können
Ich schreibe ein einfaches Spielzeugspiel mit der Absicht, ein tiefes neuronales Netzwerk darüber zu trainieren. Die Spielregeln sind ungefähr folgende: Das Spiel hat ein Brett aus sechseckigen Zellen. Beide Spieler haben die gleiche Sammlung von Steinen, die sie frei auf dem Brett platzieren können. Wenn Sie verschiedene Arten von Steinen …
Ich las einen wirklich interessanten Artikel mit dem Titel "Stop Calling it Artificial Intelligence" , der den Namen "Artificial Intelligence" überzeugend kritisierte. Das Wort Intelligenz ist so weit gefasst, dass es schwer zu sagen ist, ob "Künstliche Intelligenz" wirklich intelligent ist. Künstliche Intelligenz wird daher tendenziell als Replikation menschlicher Intelligenz …
Heutzutage scheint künstliche Intelligenz fast gleichbedeutend mit maschinellem Lernen zu sein, insbesondere mit Tiefenlernen. Einige haben gesagt, dass Deep Learning menschliche Experten auf diesem Gebiet ersetzen wird, die traditionell für das Feature Engineering von großer Bedeutung sind. Es wird gesagt, dass zwei Durchbrüche den Aufstieg des tiefen Lernens untermauerten: einerseits …
Wenn diese Liste 1 verwendet werden kann, um Probleme in AI zu klassifizieren ... Zerlegbar zu kleineren oder leichteren Problemen Lösungsschritte können ignoriert oder rückgängig gemacht werden Vorhersehbares Problemuniversum Gute Lösungen liegen auf der Hand Verwendet eine intern konsistente Wissensbasis Benötigt viel Wissen oder nutzt Wissen, um Lösungen einzuschränken Erfordert …
Wie kann die optimale Anzahl von Schichten festgelegt werden, die bei der Implementierung eines neuronalen Netzwerks erstellt werden sollen (Feedforward, Back Propagation oder RNN)?
Anmerkung: Meine Erfahrung mit Gödels Theorem ist sehr begrenzt: Ich habe Gödel Escher Bach gelesen; überflog die erste Hälfte der Einführung in Gödels Satz (von Peter Smith); und ein paar zufällige Sachen hier und da im Internet. Das heißt, ich verstehe die Theorie nur vage. Meiner bescheidenen Meinung nach gehören …
Diese Art von Fragen mag problemabhängig sein, aber ich habe versucht, eine Untersuchung zu finden, die sich mit der Frage befasst, ob die Anzahl der versteckten Schichten und ihre Größe (Anzahl der Neuronen in jeder Schicht) wirklich eine Rolle spielen oder nicht. Meine Frage ist also, ist es wirklich wichtig, …
In dem kürzlich erschienenen PC-Spiel The Turing Test benötigt die KI ("TOM") Hilfe von Ava, um durch einige Puzzleräume zu kommen. TOM sagt, er könne die Rätsel nicht lösen, weil er nicht " seitlich denken " dürfe . Insbesondere sagte er, er hätte nicht gedacht, eine Kiste durch ein Fenster …
Ich wähle die Aktivierungsfunktion für die Ausgabeebene abhängig von der Ausgabe, die ich benötige, und den Eigenschaften der Aktivierungsfunktion, die ich kenne. Zum Beispiel wähle ich die Sigmoid-Funktion, wenn ich mich mit Wahrscheinlichkeiten befasse, eine ReLU, wenn ich mich mit positiven Werten befasse, und eine lineare Funktion, wenn ich mich …
Ich habe mich mit dem verstärkten Lernen befasst und speziell damit herumgespielt, meine eigenen Umgebungen für die Verwendung mit der OpenAI Gym AI zu erstellen. Ich verwende Agenten aus dem Projektziehbare_Basislinien, um damit zu testen. Eine Sache, die mir in praktisch allen RL-Beispielen aufgefallen ist, ist, dass es in keinem …
Gibt es Forschungsteams, die versucht haben, einen KI-Roboter zu erstellen, oder der bereits einen KI-Roboter erstellt hat, der so intelligent sein kann wie die in Ex Machina oder I, Robot- Filmen? Ich spreche nicht von vollem Bewusstsein, sondern von einem künstlichen Wesen, das seine eigenen Entscheidungen treffen kann und physische …
Diese Frage betrifft das Reinforcement Learning und unterschiedliche / inkonsistente Aktionsbereiche für jeden / einige Staaten . Was meine ich mit inkonsistentem Aktionsraum ? Angenommen, Sie haben ein MDP, bei dem die Anzahl der Aktionen zwischen den Status variiert (z. B. wie in Abbildung 1 oder Abbildung 2). Wir können …
Beim Entwerfen von Lösungen für Probleme wie den Lunar Lander auf OpenAIGym ist Reinforcement Learning ein verlockendes Mittel, um dem Agenten eine angemessene Handlungskontrolle zu geben, um erfolgreich zu landen. Aber was sind die Fälle, in denen Steuersystemalgorithmen, wie PID-Regler , nur eine adäquate Aufgabe übernehmen, wenn nicht sogar eine …
Ich arbeite an einem Problem, bei dem ich feststellen muss, ob zwei Sätze ähnlich sind oder nicht. Ich implementierte eine Lösung mit BM25-Algorithmus und Wordnet-Synsets zur Bestimmung der syntaktischen und semantischen Ähnlichkeit. Die Lösung funktioniert angemessen, und selbst wenn die Wortreihenfolge in den Sätzen durcheinander ist, sind zwei Sätze ähnlich. …
Überraschenderweise wurde dies vorher nicht gefragt - zumindest fand ich nichts anderes als ein paar vage verwandte Fragen. Also, was ist ein wiederkehrendes neuronales Netz, und was sind ihre Vorteile gegenüber regulären NNs?
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