Künstliche Intelligenz neural-networks

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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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Optimale Anzahl von Schichten in einem neuronalen Netzwerk?

Wie kann die optimale Anzahl von Schichten festgelegt werden, die bei der Implementierung eines neuronalen Netzwerks erstellt werden sollen (Feedforward, Back Propagation oder RNN)?

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1 versteckte Schicht mit 1000 Neuronen gegen 10 versteckte Schichten mit 100 Neuronen

Diese Art von Fragen mag problemabhängig sein, aber ich habe versucht, eine Untersuchung zu finden, die sich mit der Frage befasst, ob die Anzahl der versteckten Schichten und ihre Größe (Anzahl der Neuronen in jeder Schicht) wirklich eine Rolle spielen oder nicht. Meine Frage ist also, ist es wirklich wichtig, …

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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 …

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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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Was macht neuronale Netze so gut bei Vorhersagen?

Ich bin neu in neuronalen Netzen und versuche mathematisch zu verstehen, was neuronale Netze bei Klassifizierungsproblemen so gut macht. Am Beispiel eines kleinen neuronalen Netzwerks (zum Beispiel eines mit 2 Eingängen, 2 Knoten in einer verborgenen Schicht und 2 Knoten für den Ausgang) haben Sie nur eine komplexe Funktion am …

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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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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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Faltungs-Neuronale Netze mit Eingabebildern unterschiedlicher Dimensionen - Bildsegmentierung

Ich stehe vor dem Problem, Bilder mit unterschiedlichen Dimensionen als Eingaben in eine Segmentierungsaufgabe zu haben. Beachten Sie, dass die Bilder nicht einmal das gleiche Seitenverhältnis haben. Ein allgemeiner Ansatz, den ich im Allgemeinen beim Deep Learning gefunden habe, ist das Zuschneiden der Bilder, wie dies auch hier vorgeschlagen wird …

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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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Sind zelluläre neuronale Netze eine Art von neuronalen Netzen?

Ich erforsche zelluläre neuronale Netze und habe bereits Chuas zwei Artikel ( 1988 ) gelesen . In zellularen neuronalen Netzen steht eine Zelle nur in Beziehung zu ihren Nachbarn. So ist es einfach für die Echtzeit-Bildverarbeitung zu verwenden. Die Bildverarbeitung wird mit nur 19 Zahlen durchgeführt (zwei 3x3-Matrizen mit den …

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Was sind die Vorteile komplexwertiger neuronaler Netze?

Während meiner Forschung bin ich auf "komplexwertige neuronale Netze" gestoßen, bei denen es sich um neuronale Netze handelt, die mit komplexwertigen Eingaben arbeiten (wahrscheinlich auch mit Gewichten). Was sind die Vorteile (oder einfach die Anwendungen) dieser Art von neuronalen Netzen gegenüber realwertigen neuronalen Netzen?

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Gibt es neuronale Netze mit sehr wenigen Knoten, die nicht triviale Probleme anständig lösen?

Ich bin daran interessiert zu wissen, ob es ein neuronales Netzwerk gibt, das (mit einer Genauigkeit von> = 80%) ein nicht triviales Problem löst, das nur sehr wenige Knoten verwendet (wobei 20 Knoten keine feste Grenze darstellen). Ich möchte eine Intuition über die Größe neuronaler Netze entwickeln.

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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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Wie wähle ich die relevanten Merkmale der Daten aus?

Vor kurzem habe ich an einem Problem gearbeitet, um eine Kostenanalyse meiner Ausgaben für eine bestimmte Ressource durchzuführen. Normalerweise treffe ich einige manuelle Entscheidungen aus der Analyse und plane entsprechend. Ich habe einen großen Datensatz im Excel-Format und mit Hunderten von Spalten, die die Verwendung der Ressource in verschiedenen Zeitrahmen …

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