Für einen deterministischen Problemraum muss ich ein neuronales Netzwerk mit der optimalen Knoten- und Verbindungsstruktur finden. Ich möchte einen genetischen Algorithmus verwenden, um viele neuronale Netzwerke zu simulieren und die beste Netzwerkstruktur für die Problemdomäne zu finden. Ich habe noch nie zuvor genetische Algorithmen für eine solche Aufgabe verwendet. Was …
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 …
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 habe kürzlich gehört, dass jemand behauptet, wenn man ein selbstfahrendes Auto entwirft, dass man kein Auto baut, sondern einen computergesteuerten Fahrer, also versucht man, einen menschlichen Verstand zu modellieren - zumindest den Teil des Autos menschlicher Geist, der fahren kann. Wie würde ein selbstfahrendes Auto dies widerspiegeln, wenn Menschen …
Deepmind hat gerade einen Artikel über einen "differenzierbaren neuronalen Computer" veröffentlicht , der im Grunde ein neuronales Netzwerk mit einem Speicher kombiniert . Die Idee ist, dem neuronalen Netzwerk beizubringen, nützliche explizite Erinnerungen für eine bestimmte Aufgabe zu erstellen und abzurufen. Dies ergänzt die Fähigkeiten eines neuronalen Netzwerks sehr gut, …
Ich entwickle ein KI-Tool, um bekannte Fehler von Geräten zu finden und neue Fehlermuster zu finden. Diese Protokolldatei ist zeitbasiert und enthält bekannte Meldungen (Informationen und Fehler). Ich verwende eine JavaScript-Bibliothek. Ereignisabbrüche zeigen die Daten auf sanfte Weise an, aber meine eigentliche Aufgabe und meine Zweifel sind, wie ich die …
Ich habe Viv untersucht, einen künstlichen intelligenten Agenten in der Entwicklung. Nach meinem Verständnis kann diese KI neuen Code generieren und basierend auf einer Abfrage des Benutzers ausführen. Ich bin neugierig zu wissen, wie diese KI lernen kann, Code basierend auf einer Abfrage zu generieren. Welche Algorithmen für maschinelles Lernen …
Also habe ich versucht, BFS auf einem Sliding Blocks-Puzzle (Nummerntyp) zu implementieren . Die Hauptsache, die mir aufgefallen ist, ist, dass wenn Sie ein 4*4Board haben, die Anzahl der Zustände so groß sein kann, 16!dass ich nicht alle Zustände vorher aufzählen kann. Meine Frage ist also, wie ich bereits besuchte …
In Programmiersprachen gibt es eine Reihe von Grammatikregeln, die die Konstruktion gültiger Anweisungen und Ausdrücke regeln. Diese Regeln helfen beim Parsen der vom Benutzer geschriebenen Programme. Kann es jemals einen funktional vollständigen Satz von Grammatikregeln geben, die jede Anweisung in Englisch (länderspezifisch) genau analysieren und möglicherweise für die Verwendung in …
Analogien sind in der Kommunikation ziemlich mächtig. Sie ermöglichen es, Personen ohne Domänenkenntnisse komplexe Konzepte zu erklären, indem sie sie einfach einer bekannten Domäne zuordnen. Hofstadter sagt, dass sie wichtig sind , während Dijkstra sagt, dass sie gefährlich sind. Wie auch immer, Analogien können als eine wirkungsvolle Möglichkeit angesehen werden, …
Beim Studium der Data Mining-Methoden habe ich festgestellt, dass es zwei Hauptkategorien gibt: Vorhersagemethoden: Einstufung Regression Beschreibende Methoden: Clustering Assoziationsregeln Da ich die Benutzerverfügbarkeit (Ausgabe) basierend auf Standort, Aktivität, Batteriestand (Eingabe für das Trainingsmodell) vorhersagen möchte, denke ich, dass es offensichtlich ist, dass ich "Vorhersagemethoden" wählen würde, aber jetzt kann …
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 …
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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