Künstliche Intelligenz machine-learning

1

Werden Suchmaschinen als KI betrachtet, weil sie analysieren, wonach Sie suchen, und sich daran erinnern? Oder wie sie Ihnen Anzeigen von dem schicken, wonach Sie in letzter Zeit gesucht haben? Wird das als KI oder nur als schlau angesehen?

15 machine-learning philosophy definitions

2

Warum wurde die Kreuzentropie zur Standardverlustfunktion und nicht die Kullbeck-Leibler-Divergenz?

Die Kreuzentropie ist identisch mit der KL-Divergenz plus der Zielverteilungsentropie. KL ist gleich Null, wenn die beiden Verteilungen gleich sind. Dies scheint mir intuitiver zu sein als die Entropie der Zielverteilung. Ich sage nicht, dass es in einem der anderen mehr Informationen gibt, außer dass eine menschliche Sichtweise eine Null …

15 machine-learning classification

6

Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Tiefenlernen?

Kann mir jemand den Unterschied zwischen maschinellem und tiefem Lernen erklären? Ist es möglich, tiefes Lernen zu lernen, ohne maschinelles Lernen zu kennen?

15 machine-learning deep-learning comparison

5

Warum scheint C ++ in der KI weniger verbreitet zu sein?

Ich möchte nur wissen, warum Ingenieure des maschinellen Lernens und KI-Programmierer Sprachen wie Python verwenden, um KI-Aufgaben auszuführen, und nicht C ++, obwohl C ++ technisch eine leistungsfähigere Sprache als Python ist.

15 neural-networks machine-learning python data-science c++

3

Permutationsinvariante neuronale Netze

Gegeben ist ein neuronales Netz fff , das nnn Datenpunkte als Eingabe nimmt : x1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_n . Wir sagen, fff ist eine Permutationsinvariante wenn f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) für jede Permutation pipipi . Könnte jemand einen Ausgangspunkt (Artikel, Beispiel oder anderes Papier) für die Permutation invarianter …

14 neural-networks machine-learning reference-request

2

Wann ist Deep Learning Overkill?

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?

14 machine-learning deep-learning classification applications comparison

1

Werden Informationsverarbeitungsregeln aus der Gestaltpsychologie heute noch in der Bildverarbeitung verwendet?

Vor Jahrzehnten gab und gibt es Bücher in der Bildverarbeitung, die durch die Implementierung verschiedener Informationsverarbeitungsregeln aus der Gestaltpsychologie beeindruckende Ergebnisse mit wenig Code oder spezieller Hardware bei der Bildidentifikation und visuellen Verarbeitung erzielten. Werden solche Methoden heute angewendet oder bearbeitet? Wurden hier Fortschritte erzielt? Oder wurde dieses Forschungsprogramm eingestellt? …

14 machine-learning algorithm computer-vision

4

Welche Aktivierungsfunktion nutzt das menschliche Gehirn?

Verwendet das menschliche Gehirn eine bestimmte Aktivierungsfunktion? Ich habe einige Nachforschungen angestellt, und da dies ein Schwellenwert dafür ist, ob das Signal über ein Neuron gesendet wird oder nicht, klingt es sehr nach ReLU. Ich kann jedoch keinen einzigen Artikel finden, der dies bestätigt. Oder ist es eher eine Sprungfunktion …

13 neural-networks machine-learning brain

2

Wie wähle ich eine Aktivierungsfunktion?

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 …

13 neural-networks machine-learning math activation-function

1

Warum sehen Sie in Beispielen für Verstärkungslernen keine Dropout-Ebenen?

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 …

13 machine-learning reinforcement-learning overfitting dropout

4

Welche Taktiken gibt es, um künstlich hergestellte Medien zu erkennen?

Mit der wachsenden Fähigkeit, preiswerte gefälschte Bilder, gefälschte Soundbites und gefälschte Videos zu erstellen, steigt das Problem, zu erkennen, was real ist und was nicht. Sogar jetzt sehen wir eine Reihe von Beispielen für Anwendungen, die für geringe Kosten gefälschte Medien erstellen (siehe Deepfake , FaceApp usw.). Wenn diese Anwendungen …

12 machine-learning image-recognition pattern-recognition deepfakes

2

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 …

12 neural-networks machine-learning deep-learning generative-adversarial-networks

1

Entwerfen Sie AI für die Analyse von Protokolldateien

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 …

12 machine-learning ai-design training

2

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: …

12 neural-networks machine-learning deep-network deep-learning pattern-recognition

1

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 …

11 neural-networks machine-learning deep-learning applications

Als «machine-learning» getaggte Fragen