Als «neural-networks» getaggte Fragen

Bei Fragen zu künstlichen Netzwerken wie MLPs, CNNs, RNNs, LSTM- und GRU-Netzwerken, deren Varianten oder anderen AI-Systemkomponenten, die sich als neuronale Netzwerke qualifizieren, sind sie teilweise von biologischen neuronalen Netzwerken inspiriert.

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Gibt es Rechenmodelle für Spiegelneuronen?
Aus Wikipedia: Ein Spiegelneuron ist ein Neuron, das sowohl ausgelöst wird, wenn ein Tier handelt, als auch wenn das Tier die gleiche Aktion beobachtet, die von einem anderen Tier ausgeführt wird. Spiegelneuronen beziehen sich auf Imitationslernen, eine sehr nützliche Funktion, die in aktuellen AI-Implementierungen in der realen Welt fehlt. Anstatt …
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Kann eine Boltzmann-Maschine mehr Muster speichern als ein Hopfield-Netz?
Dies ist aus einer Closed Beta für AI, wobei diese Frage von Benutzer Nummer 47 gepostet wird. Laut Wikipedia , Boltzmann-Maschinen können als das stochastische, generative Gegenstück zu Hopfield-Netzen angesehen werden. Beide sind wiederkehrende neuronale Netze, die darauf trainiert werden können, Bitmuster zu lernen. Wenn ein Teilmuster angezeigt wird, ruft …
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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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Sind modulare neuronale Netze bei allen Aufgaben effektiver als große monolithische Netze?
Modulare / Multiple Neuronale Netze (MNNs) drehen sich um das Training kleinerer, unabhängiger Netze, die ineinander oder in ein anderes höheres Netz eingespeist werden können. Grundsätzlich könnte die hierarchische Organisation es uns ermöglichen, komplexere Problembereiche zu verstehen und eine höhere Funktionalität zu erreichen, aber es scheint schwierig, Beispiele für konkrete …
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Was ist die zeitliche Komplexität für das Training eines neuronalen Netzwerks mit Backpropagation?
Angenommen, ein NN enthält nnn ausgeblendete Ebenen, mmm Trainingsbeispiele, Features und Knoten in jeder Ebene. Was ist die zeitliche Komplexität, um dieses NN mithilfe von Backpropagation zu trainieren?xxxninin_i Ich habe eine grundlegende Vorstellung davon, wie sie die zeitliche Komplexität von Algorithmen finden, aber hier sind 4 verschiedene Faktoren zu berücksichtigen, …
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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 …
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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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Wie soll ich die Struktur eines neuronalen Netzwerks in ein Genom kodieren?
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 …
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Wie kann ich die Wahl der Topologie eines neuronalen Netzwerks für ein beliebiges Problem automatisieren?
Angenommen, ich möchte ein Problem mit einem neuronalen Netzwerk lösen, das entweder nicht zu bereits vorhandenen Topologien (Perceptron, Konohen usw.) passt, oder ich bin mir dessen Existenz einfach nicht bewusst, oder ich kann ihre nicht verstehen Mechaniker und ich verlassen uns stattdessen auf meine eigenen. Wie kann ich die Wahl …
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