Als «deep-learning» getaggte Fragen

Bei Fragen zum Deep Learning, die sich auf eine Teilmenge von Methoden des maschinellen Lernens beziehen, die auf künstlichen neuronalen Netzen (ANNs) mit mehreren verborgenen Schichten basieren. Das Adjektiv deep bezieht sich somit auf die Anzahl der Schichten der ANNs. Der Ausdruck Deep Learning wurde offenbar 1986 (wenn auch nicht im Zusammenhang mit maschinellem Lernen oder ANNs) von Rina Dechter in der Arbeit "Lernen bei der Suche in Zwangszufriedenheitsproblemen" eingeführt.

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Wissen Wissenschaftler, was in künstlichen neuronalen Netzen passiert?
Wissen Wissenschaftler oder Forschungsexperten aus der Küche, was in einem komplexen "tiefen" neuronalen Netzwerk mit mindestens Millionen von Verbindungen geschieht, die gleichzeitig ausgelöst werden? Verstehen sie den Prozess dahinter (z. B. was im Inneren passiert und wie es genau funktioniert) oder ist es ein Thema der Debatte? Zum Beispiel sagt …
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Wie können neuronale Netze mit unterschiedlichen Eingangsgrößen umgehen?
Soweit ich das beurteilen kann, haben neuronale Netze eine feste Anzahl von Neuronen in der Eingabeebene. Wenn neuronale Netzwerke in einem Kontext wie NLP verwendet werden, werden Sätze oder Textblöcke unterschiedlicher Größe in ein Netzwerk eingespeist. Wie wird die variierende Eingabegröße mit der festen Größe der Eingabeebene des Netzwerks in …
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Können digitale Computer die Unendlichkeit verstehen?
Als menschliches Wesen können wir an Unendlichkeit denken. Wenn wir über genügend Ressourcen (Zeit usw.) verfügen, können wir im Prinzip unendlich viele Dinge zählen (einschließlich abstrakt, wie Zahlen oder real). Zum Beispiel können wir zumindest ganze Zahlen berücksichtigen. Grundsätzlich können wir unendlich viele Zahlen, die auf dem Bildschirm angezeigt werden, …
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Hat in einer CNN jeder neue Filter unterschiedliche Gewichte für jeden Eingangskanal oder werden dieselben Gewichte für jeden Filter für alle Eingangskanäle verwendet?
Ich verstehe, dass die Faltungsschicht eines neuronalen Faltungsnetzwerks vier Dimensionen hat: Eingabekanäle, Filterhöhe, Filterbreite, Anzahl der Filter. Ich verstehe außerdem, dass jeder neue Filter nur über ALLE input_channels (oder Feature- / Aktivierungskarten aus der vorherigen Ebene) gefaltet wird. Die folgende Grafik aus CS231 zeigt jedoch, dass jeder Filter (in Rot) …
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Ist künstliche Intelligenz anfällig für Hacking?
In dem Artikel Die Einschränkungen des Deep Learning in konträren Umgebungen wird untersucht, wie neuronale Netzwerke von einem Angreifer beschädigt werden können, der den Datensatz manipulieren kann, mit dem das neuronale Netzwerk trainiert. Die Autoren experimentieren mit einem neuronalen Netzwerk, das handgeschriebene Ziffern lesen soll, und untergraben dessen Lesefähigkeit, indem …
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Kann ein neuronales Netzwerk verwendet werden, um die nächste Pseudozufallszahl vorherzusagen?
Ist es möglich, einem neuronalen Netzwerk die Ausgabe eines Zufallszahlengenerators zuzuführen und zu erwarten, dass es die Hashing- (oder Generator-) Funktion lernt, damit es vorhersagen kann, welche Pseudozufallszahl als nächstes generiert wird ? Gibt es so etwas schon? Kann mich jemand auf die richtigen Ressourcen hinweisen, wenn dies oder etwas …
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Grundlegendes zur GAN-Verlustfunktion
Ich kämpfe darum, die GAN-Verlustfunktion zu verstehen, wie sie in " Grundlegendes zu generativen kontradiktorischen Netzwerken" (einem Blogbeitrag von Daniel Seita) beschrieben wird. Beim Standard-Cross-Entropy-Loss haben wir eine Ausgabe, die eine Sigmoid-Funktion und eine resultierende binäre Klassifikation durchlaufen hat. Sieta Staaten Somit erhalten wir für [jeden] Datenpunkt und seine Beschriftung …
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Probleme mit und Alternativen zu Deep Learning-Ansätzen?
In den letzten 50 Jahren hat sich der Anstieg / Abfall / Anstieg der Popularität neuronaler Netze als eine Art "Barometer" für die KI-Forschung erwiesen. Aus den Fragen auf dieser Website geht hervor, dass die Leute daran interessiert sind, Deep Learning (DL) auf eine Vielzahl schwieriger Probleme anzuwenden. Ich habe …
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Hat jemand darüber nachgedacht, ein neuronales Netzwerk dazu zu bringen, Fragen zu stellen, anstatt sie nur zu beantworten?
Die meisten Menschen versuchen, Fragen mit einem neuronalen Netzwerk zu beantworten. Hat sich jedoch jemand Gedanken darüber gemacht, wie man ein neuronales Netzwerk dazu bringt, Fragen zu stellen, anstatt Fragen zu beantworten? Wenn beispielsweise eine CNN entscheiden kann, zu welcher Kategorie ein Objekt gehört, kann sie dann eine Frage stellen, …
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