Künstliche Intelligenz deep-learning

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Wenn Sie beispielsweise E-Mails als Spam klassifizieren, lohnt es sich aus Zeit- / Genauigkeitssicht, Deep Learning (wenn möglich) anstelle eines anderen Algorithmus für maschinelles Lernen anzuwenden ? Wird Deep Learning andere maschinelle Lernalgorithmen wie naive Bayes überflüssig machen?

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Eingabe / Ausgabe-Codierung für ein neuronales Netzwerk zum Erlernen eines gitterbasierten Spiels

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 …

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Wie funktionieren generative kontradiktorische Netzwerke?

Ich lese über generative Adversarial Networks (GANs) und habe einige Zweifel. Soweit ich weiß, gibt es in einem GAN zwei verschiedene Arten neuronaler Netze: eines ist generativ ( GGG ) und das andere diskriminativ ( DDD ). Das generative neuronale Netzwerk erzeugt einige Daten, die das diskriminative neuronale Netzwerk auf …

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Wie würde Deepminds neuer "differenzierbarer neuronaler Computer" skalieren?

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, …

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Wie kann ein eingeschränkter Aktionsraum beim Lernen zur Stärkung implementiert werden?

Ich codiere ein Verstärkungslernmodell mit einem PPO-Agenten dank der sehr guten Tensorforce-Bibliothek , die auf Tensorflow basiert. Die erste Version war sehr einfach und ich tauche jetzt in eine komplexere Umgebung ein, in der nicht alle Aktionen bei jedem Schritt verfügbar sind. Angenommen, es gibt 5 Aktionen, deren Verfügbarkeit von …

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Gibt es ein wissenschaftlich-mathematisches Argument, das verhindert, dass tiefes Lernen jemals eine starke KI hervorbringt?

Ich habe Judea Pearl's The Book of Why gelesen , in dem er erwähnt, dass Deep Learning nur eine verherrlichte Technologie zur Kurvenanpassung ist und keine menschenähnliche Intelligenz erzeugen kann. Aus seinem Buch gibt es dieses Diagramm, das die drei Ebenen der kognitiven Fähigkeiten veranschaulicht: Die Idee ist, dass die …

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Kann eine KI trainiert werden, um den Umriss einer Geschichte zu generieren?

Ich weiß, dass eine der jüngsten Modeerscheinungen derzeit darin besteht, ein neuronales Netzwerk zu trainieren, um Drehbücher und neue Episoden von z. B. den Freunden oder den Simpsons zu generieren, und das ist in Ordnung: Es ist interessant und könnte die notwendigen ersten Schritte sein, um Programme zu erstellen, die …

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Was ist das Konzept von Tensorflow-Engpässen?

Was ist das Konzept und wie berechnet man Engpasswerte? Wie helfen diese Werte bei der Bildklassifizierung? Bitte erklären Sie in einfachen Worten.

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Sollten tiefe Restnetzwerke als ein Ensemble von Netzwerken betrachtet werden?

Die Frage betrifft die Architektur von Deep Residual Networks ( ResNets ). Das Modell, das den 1. Platz bei der "Large Scale Visual Recognition Challenge 2015" (ILSVRC2015) in allen fünf Hauptstrecken gewann: ImageNet-Klassifizierung: „Ultra-tiefe“ 152-Lagen-Netze (Zitat Yann) ImageNet-Erkennung: 16% besser als 2 .. ImageNet-Lokalisierung: 27% besser als 2 .. COCO-Erkennung: …

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Wofür werden die verschiedenen Arten von neuronalen Netzen verwendet?

Ich habe das folgende Spickzettel für neuronale Netze gefunden (Spickzettel für KI, Neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Deep Learning und Big Data ). Wofür werden all diese verschiedenen Arten von neuronalen Netzen verwendet? Welche neuronalen Netze können beispielsweise zur Regression oder Klassifizierung, welche zur Sequenzgenerierung usw. verwendet werden? Ich brauche nur …

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Welche Schicht verbraucht mehr Zeit im CNN-Training? Faltungsschichten gegen FC-Schichten

Welche Schicht verbraucht im Convolutional Neural Network maximal Zeit im Training? Faltungsschichten oder vollständig verbundene Schichten? Wir können die AlexNet-Architektur verwenden, um dies zu verstehen. Ich möchte eine zeitliche Aufteilung des Trainingsprozesses sehen. Ich möchte einen relativen Zeitvergleich, damit wir jede konstante GPU-Konfiguration vornehmen können.

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Warum reichen tiefe neuronale Netze und tiefes Lernen nicht aus, um allgemeine Intelligenz zu erreichen?

Alles, was mit Deep Learning (DL) und Deep (er) Netzwerken zu tun hat, scheint "erfolgreich" zu sein, zumindest sehr schnell voranzukommen und den Glauben zu pflegen, dass AGI in Reichweite ist. Das ist populäre Vorstellung. DL ist ein hervorragendes Instrument, um so viele Probleme anzugehen, einschließlich der Schaffung von AGIs. …

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Wie können Richtlinienverläufe bei mehreren fortlaufenden Aktionen angewendet werden?

Trusted Region Policy Optimization (TRPO) und Proximal Policy Optimization (PPO) sind zwei innovative Algorithmen für Richtliniengradienten. Wenn Sie eine einzelne kontinuierliche Aktion verwenden, verwenden Sie normalerweise eine Wahrscheinlichkeitsverteilung (z. B. Gauß) für die Verlustfunktion. Die grobe Version ist: L ( θ ) = log( P.( a1) ) A ,L(θ)=log⁡(P(a1))A,L(\theta) = …

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Kann BERT für satzgenerierende Aufgaben verwendet werden?

Ich lerne neu in NLP. Ich interessiere mich für die satzgenerierende Aufgabe. Für mich ist das CharRNN eine Methode nach dem Stand der Technik , bei der RNN zur Erzeugung einer Wortfolge verwendet wird. Allerdings BERT hat vor einigen Wochen kommen und ist sehr mächtig. Daher frage ich mich, ob …

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Messen der Objektgröße mithilfe eines tiefen neuronalen Netzwerks

Ich habe einen großen Datensatz von Fahrzeugen mit der Grundwahrheit ihrer Länge (über 100.000 Proben). Ist es möglich, ein tiefes Netzwerk zu trainieren, um die Fahrzeuglänge zu messen / zu schätzen? Ich habe keine Artikel über die Schätzung der Objektgröße mithilfe eines tiefen neuronalen Netzwerks gesehen.

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