Künstliche Intelligenz neural-networks

2

Werden Computer in der Lage sein, Benutzeremotionen zu verstehen?

Ich erforsche affektives Computing. Insbesondere studiere ich den Teil der Emotionserkennung, dh die Aufgabe, die Emotionen zu erkennen, die vom Benutzer / Subjekt empfunden werden. Zu diesem Zweck kann beispielsweise Affektiva verwendet werden. Ich habe Bedenken nicht hinsichtlich der Gültigkeit dieser Modelle, sondern hinsichtlich dessen, was wir damit machen werden. …

11 neural-networks research learning-algorithms

3

Wie wirkt sich Rauschen auf die Generalisierung aus?

Hilft die Erhöhung des Datenrauschens, die Lernfähigkeit eines Netzwerks zu verbessern? Macht es einen Unterschied oder hängt es vom zu lösenden Problem ab? Wie wirkt es sich auf den Generalisierungsprozess insgesamt aus?

11 neural-networks machine-learning statistical-ai generalization

3

Wie kann ich dafür sorgen, dass mein Netzwerk Rotationen der Eingabe gleich behandelt?

Ich versuche, mein eigenes System so zu programmieren, dass ein neuronales Netzwerk ausgeführt wird. Um die Anzahl der benötigten Knoten zu verringern, wurde vorgeschlagen, die Rotationen der Eingabe gleich zu behandeln. Mein Netzwerk zielt darauf ab, Conways Spiel des Lebens zu lernen und vorherzusagen, indem es jedes Quadrat und seine …

11 neural-networks

4

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 …

11 neural-networks deep-learning natural-language-processing

4

Kann ein neuronales Netzwerk das Konzept der Entfernung ausarbeiten?

Stellen Sie sich ein Spiel vor, bei dem es sich neben einem roten und einem blauen Pixel um einen schwarzen Bildschirm handelt. Wenn sie dieses Spiel einem Menschen geben, werden sie zuerst sehen, dass durch Drücken der Pfeiltasten das rote Pixel verschoben wird. Als nächstes werden sie versuchen, das rote …

10 neural-networks game-ai path-planning teaching-concepts

1

Warum ist das zusammengeführte neuronale Netzwerk von AlphaGo Zero effizienter als zwei separate neuronale Netzwerke?

AlphaGo Zero enthält mehrere Verbesserungen gegenüber seinen Vorgängern. Architektonische Details von Alpha Go Zero sind in diesem Spickzettel zu sehen . Eine dieser Verbesserungen ist die Verwendung eines einzelnen neuronalen Netzwerks, das gleichzeitig die Bewegungswahrscheinlichkeiten und den Statuswert berechnet, während die älteren Versionen zwei separate neuronale Netzwerke verwendeten. Es wurde …

10 neural-networks comparison architecture alphago-zero efficiency

3

Verwenden eines neuronalen Netzwerks zum Erkennen von Mustern in Matrizen

Ich versuche, ein neuronales Netzwerk zu entwickeln, das Konstruktionsmerkmale in CAD-Modellen identifizieren kann (dh Schlitze, Vorsprünge, Löcher, Taschen, Stufen). Die Eingabedaten, die ich für das Netzwerk verwenden möchte, sind Anxn-Matrix (wobei n die Anzahl der Flächen im CAD-Modell ist). Eine '1' im oberen rechten Dreieck in der Matrix repräsentiert eine …

10 neural-networks machine-learning convolutional-neural-networks pattern-recognition detecting-patterns

1

KI, die Programme generieren kann

Ich habe Viv untersucht, einen künstlichen intelligenten Agenten in der Entwicklung. Nach meinem Verständnis kann diese KI neuen Code generieren und basierend auf einer Abfrage des Benutzers ausführen. Ich bin neugierig zu wissen, wie diese KI lernen kann, Code basierend auf einer Abfrage zu generieren. Welche Algorithmen für maschinelles Lernen …

10 neural-networks machine-learning deep-learning ai-design natural-language-processing

3

Sind neuronale Netze und ihre Varianten der einzige Weg, um echte künstliche Intelligenz zu erreichen?

Meines Wissens nach verwenden die meisten aktuellen Studien zur künstlichen Intelligenz eine Art neuronales Netzwerk oder dessen Varianten. Ein gutes Beispiel wäre DeepMinds Alphago, von dem ich glaube, dass es ein tiefes neuronales Netzwerk ist, für Vision CNN, Text, Musik und andere geordnete Funktionen, RNNs usw. Aber für Anwendungen des …

10 neural-networks

1

Was passiert, wenn ich Aktivierungsfunktionen mische?

Es gibt verschiedene Aktivierungsfunktionen wie ReLU, Sigmoid oder . Was passiert, wenn ich Aktivierungsfunktionen mische?tanhtanh\tanh Ich habe kürzlich festgestellt, dass Google die Swish-Aktivierungsfunktion (x * sigmoid) entwickelt hat. Kann durch Ändern der Aktivierungsfunktion die Genauigkeit bei kleinen neuronalen Netzwerkproblemen wie dem XOR-Problem erhöht werden?

10 neural-networks machine-learning activation-function relu sigmoid

2

Was bedeutet es, wenn ein Neuron in einem neuronalen Netzwerk aktiviert wird?

Ich bin gerade auf das Konzept der Neuronenabdeckung gestoßen, bei dem es sich um das Verhältnis von aktivierten Neuronen und Gesamtneuronen in einem neuronalen Netzwerk handelt. Aber was bedeutet es für ein Neuron, "aktiviert" zu werden? Ich weiß, was Aktivierungsfunktionen sind, aber was bedeutet es, aktiviert zu werden, z. B. …

10 neural-networks ai-basics concepts activation-function

1

Was sind die Vorteile von ReLU gegenüber Leaky ReLU und Parametric ReLU (falls vorhanden)?

Ich denke, dass der Vorteil der Verwendung von Leaky ReLU anstelle von ReLU darin besteht, dass wir auf diese Weise keinen verschwindenden Gradienten haben können. Die parametrische ReLU hat den gleichen Vorteil mit dem einzigen Unterschied, dass die Steigung des Ausgangs für negative Eingänge ein lernbarer Parameter ist, während sie …

10 neural-networks activation-function relu

4

Welche Modelle könnten in naher Zukunft neuronale Netze ersetzen?

Gibt es mögliche Modelle, die in naher Zukunft das Potenzial haben, neuronale Netze zu ersetzen? Und brauchen wir das überhaupt? Was ist das Schlimmste an der Nutzung neuronaler Netze in Bezug auf die Effizienz?

10 neural-networks convolutional-neural-networks recurrent-neural-networks

2

Verwenden Sie AI oder Neural Network zur Logoerkennung

Ich versuche, ein TV-Kanal-Logo in einer Videodatei zu .mp4erkennen. Geben Sie also einfach ein Eingabevideo an , um festzustellen, ob dieses Logo in einem bestimmten Frame vorhanden ist, z. B. im ersten Frame, oder nicht. Wir haben dieses Logo im Voraus (obwohl es möglicherweise nicht die gleiche Größe von 100% …

10 neural-networks convolutional-neural-networks pattern-recognition detecting-patterns

3

Warum werden Anfangsgewichte im neuronalen Netzwerk randomisiert?

Das mag für jemanden albern klingen, der viel Erfahrung mit neuronalen Netzen hat, aber es stört mich ... Ich meine, die Randomisierung der Anfangsgewichte könnte zu besseren Ergebnissen führen, die etwas näher an dem liegen, wie das trainierte Netzwerk aussehen sollte, aber es könnte genauso gut das genaue Gegenteil von …

10 neural-networks training

Als «neural-networks» getaggte Fragen