Künstliche Intelligenz machine-learning

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Kann maschinelles Lernen verwendet werden, um den Turing-Test zu bestehen?

Können wir sagen, dass der Turing-Test darauf abzielt, Maschinen oder Methoden zu entwickeln, um bei allen kognitiven Aufgaben eine Leistung auf menschlicher Ebene zu erreichen, und dass maschinelles Lernen eine dieser Methoden ist, die den Turing-Test bestehen können?

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Warum brauchen wir Floats für die Nutzung neuronaler Netze?

Ist es möglich, ein neuronales Netzwerk zu erstellen, das nur Ganzzahlen verwendet, indem die Ein- und Ausgabe jeder Funktion auf [-INT_MAX, INT_MAX] skaliert wird? Gibt es irgendwelche Nachteile?

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Wie wählen wir die Kernelgröße je nach Problem?

Das Finden geeigneter Hyperparameter für ein neuronales Netzwerk ist offensichtlich eine komplexe Aufgabe und ein Problem oder domänenspezifisch. Es sollte jedoch mindestens einige "Regeln" geben, die für die Größe des Filters (oder Kernels) meistens gelten! In den meisten Fällen sollte die Intuition darin bestehen, kleine Filter zur Erkennung von Hochfrequenzmerkmalen …

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Was bedeutet Lernen?

Kann jemand erklären, was der Lernprozess ist? Was bedeutet es, etwas zu lernen?

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Kann maschinelles Lernen verwendet werden, um bessere Reverse Engineering- / Dekompilierungswerkzeuge zu entwickeln?

Ich habe dies gegoogelt, aber abgesehen von einigen Artikeln konnte ich kein Reverse Engineering-Tool finden, das mit maschinellem Lernen erstellt wurde. Ich bin kein Experte für maschinelles Lernen und tiefes Lernen, aber es scheint vernünftig zu denken, dass wir angesichts der Tatsache, dass wir Milliarden von Open-Source-Codezeilen haben, diese verwenden …

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Was bedeutet es, eine mehrdimensionale Verarbeitung mit Tensoren in Tensorkernen durchzuführen?

In einigen Tweets zu NeurIPS 2018 erschien dieses Video von NVIDIA. Gegen 0,37 sagt sie: Wenn Sie über die aktuellen Berechnungen in unseren Deep-Learning-Systemen nachdenken, basieren alle auf linearer Algebra. Können wir bessere Paradigmen für die mehrdimensionale Verarbeitung finden? Können wir wirklich tensoralgebraische Techniken in unseren Tensorkernen anwenden? Ich habe …

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Verlustfunktionen für die hierarchische Multi-Label-Klassifizierung?

Ich möchte verschiedene Verlustfunktionen für ein hierarchisches Klassifizierungsproblem mit mehreren Etiketten ausprobieren. Bisher habe ich verschiedene Modelle oder Submodelle wie den Multilayer Perceptron (MLP) -Zweig in einem größeren Modell trainiert, das sich mit verschiedenen Klassifizierungsebenen befasst und einen binären Vektor ergibt. Ich habe auch Binary Cross Entopy (BCE) verwendet und …

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Wie kann eine Überanpassung bei gestapelten Modellen verhindert werden?

Ich verstehe die Intuition hinter dem Stapeln von Modellen beim maschinellen Lernen, aber selbst nach gründlichen Kreuzvalidierungsschemata scheinen Modelle zu passen. Die meisten Modelle, die ich in Kaggle-Foren gesehen habe, sind große Ensembles, scheinen aber nur sehr wenig zu passen.

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CNN's vs Densely Connected NN's

Bei der Bildklassifizierung wird allgemein gesagt, dass der Hauptgrund für die Verwendung von CNNs darin besteht, dass dicht verbundene NNs nicht so viele Parameter verarbeiten können (10 ^ 6 für ein 1000 * 1000-Bild). Meine Frage ist, gibt es einen anderen Grund, warum CNNs über DNNs (dicht verbundene NNs) verwendet …

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Welche Arten von Anwendungen gelten als „zusammengesetzte Intelligenzen“?

Kürzlich wurde eine Frage zur Schwarmintelligenz als potenzielle Methode für eine starke allgemeine KI gestellt , die einige nützliche Antworten und Erläuterungen zur Natur der Schwarmintelligenz lieferte. Aber es brachte mich dazu, über "Gruppenintelligenz" im Allgemeinen nachzudenken. Hier ist Organismus gleichbedeutend mit Algorithmus, also ist ein komplexer Organismus ein Algorithmus, …

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So beginnen Sie in Projekten nach Möglichkeiten für maschinelles Lernen zu suchen

Ich bin ein Softwareentwickler, der sich vor etwa einem Jahr für maschinelles Lernen interessiert hat. Ich arbeite an einigen Projekten, in denen eine große Datenmenge gesammelt wird, und frage mich, was ich tun (oder üben) kann, um Möglichkeiten zur Implementierung von maschinellem Lernen zu erkennen. Bis jetzt habe ich einige …

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Welcher Vorhersagealgorithmus kann verwendet werden, um eine Zahl bei anderen Zahlen vorherzusagen?

Ich bin derzeit auf der Suche nach einem überwachten Lernalgorithmus, mit dem die Ausgabe bei einem ausreichend großen Trainingssatz vorhergesagt werden kann. Hier ist ein einfaches Beispiel. Angenommen, der Trainingsdatensatz ist {[A=1, B=330, C=1358.238902], result=234.244378}und der Testdatensatz{[A=893, B=34, C=293], result=?} Meine Absicht ist es, ?anhand der im Trainingsdatensatz angegebenen Eingabewerte …

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Klassifizierung mit unterschiedlichen Ansätzen

Vor einigen Tagen stellte ich die Frage, ob ein NN mit linearer Aktivierungsfunktion eine aus linearen Funktionen verkettete Funktion erzeugen kann, was tatsächlich unmöglich ist ( Kann ein NN mit linearen Aktivierungsfunktionen eine Verbindung von linearen Funktionen erzeugen? ). Jetzt habe ich hier einige Klassifizierungsbeispiele, aber ich kann wirklich nicht …

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Sind mehr als 8 Hochleistungs-Nvidia-GPUs für Deep-Learning-Anwendungen geeignet?

Ich wurde zu dieser Frage aufgefordert, als ich versuchte, Server-Racks und Motherboards zu finden, die auf künstliche Intelligenz spezialisiert sind. Natürlich bin ich auf die SuperMicro-Website gegangen. Dort konnte das Chassis + Motherboard, das die maximalen GPUs in der Kategorie "Künstliche Intelligenz" unterstützte, bis zu 8 davon unterstützen. Darüber hinaus …

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Was ist der Ansatz des maschinellen Lernens, der auf menschlichem Lernen basiert?

Ich bin einmal auf ein neuronales Netzwerk gestoßen, das ohne Rückausbreitung oder genetische Algorithmen (oder unter Verwendung jeglicher Art von Datensätzen) trainiert wurde. Es basierte darauf, wie das menschliche Gehirn seine Verbindungen zwischen Neuronen lernt und anpasst. Wie heißt ein solcher Ansatz des maschinellen Lernens?

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Als «machine-learning» getaggte Fragen