Künstliche Intelligenz neural-networks

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Ich wollte anfangen, mit neuronalen Netzen zu experimentieren, und als Spielzeugproblem wollte ich einen zum Chatten trainieren, dh einen Chat-Bot wie Cleverbot implementieren. Jedenfalls nicht so schlau. Ich habe mich nach Dokumentationen umgesehen und viele Tutorials zu allgemeinen Aufgaben gefunden, aber nur wenige zu diesem speziellen Thema. Der, den ich …

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Mathematische Intuition für den Einsatz von Re-Lu im maschinellen Lernen

Die derzeit am häufigsten verwendeten Aktivierungsfunktionen sind die von Re-Lu. Also habe ich diese Frage beantwortet. Was ist der Zweck einer Aktivierungsfunktion in neuronalen Netzen? und als ich die Antwort schrieb, fiel mir auf, wie genau kann Re-Lus ungefähre nichtlineare Funktion sein? Nach rein mathematischer Definition ist es aufgrund der …

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Was ist der grundlegende Unterschied zwischen CNN und RNN?

Was ist der grundlegende Unterschied zwischen Faltungs-Neuronalen Netzen und wiederkehrenden Neuronalen Netzen? Wo werden sie angewendet?

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Neuronale Netze gegen genetische Algorithmen in Spielen wie Tic Tac Toe?

Derzeit mache ich ein Projekt, bei dem es darum geht, eine KI zu erstellen, um das Spiel Gomoku zu spielen (es ist wie Tic Tac Toe, wird aber auf einem 15 * 15-Brett gespielt und erfordert 5 in einer Reihe, um zu gewinnen). Ich habe bereits erfolgreich eine perfekte Tic …

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Welche Größe neuronaler Netze kann auf aktuellen GPUs für Endverbraucher trainiert werden? (1060, 1070, 1080)

Ist es möglich, eine Faustregel für die Größe neuronaler Netze abzugeben, die auf gängigen GPUs für Endverbraucher trainiert werden können ? Zum Beispiel: Das Papier Emergence of Locomotion (Reinforcement) trainiert ein Netzwerk unter Verwendung der Tanh-Aktivierung der Neuronen. Sie haben eine 3-lagige NN mit 300.200.100 Einheiten für den Planar Walker …

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Was ist ein Aktivitätsvektor in neuronalen Netzen?

Ich las Hintons neues Papier "Dynamisches Routing zwischen Kapseln" und verstand den Begriff "Aktivitätsvektor" in der Zusammenfassung nicht. Eine Kapsel ist eine Gruppe von Neuronen, deren Aktivitätsvektor die Instanziierungsparameter eines bestimmten Entitätstyps wie eines Objekts oder eines Objektteils darstellt. Wir verwenden die Länge des Aktivitätsvektors, um die Wahrscheinlichkeit darzustellen, dass …

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Ist der mittlere quadratische Fehler im Kontext neuronaler Netze immer konvex?

Mehrere Ressourcen, auf die ich Bezug genommen habe, erwähnen, dass MSE großartig ist, weil es konvex ist. Aber ich verstehe nicht wie, besonders im Zusammenhang mit neuronalen Netzen. Nehmen wir an, wir haben Folgendes: X.XX : Trainingsdatensatz Y.YY : Ziele ΘΘ\Theta : der Parametersatz des ModellsfΘfΘf_\Theta (ein neuronales Netzwerkmodell mit …

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Bringen Sie einem neuronalen Netzwerk bei, ein Kartenspiel zu spielen

Ich schreibe gerade eine Engine, um ein Kartenspiel zu spielen, da es für dieses spezielle Spiel noch keine Engine gibt. Ich hoffe, dass ich danach ein neuronales Netz in das Spiel einführen und lernen kann, das Spiel zu spielen. Ich schreibe die Engine so, dass sie für einen KI-Spieler hilfreich …

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Open-Source-Tool zum Lernen / Experimentieren von KI zu Hause?

Ich würde gerne mit der neuronalen Netzentwicklung (NEAT) experimentieren. Ich habe in den 90er Jahren GA- und neuronalen Netzcode in C ++ geschrieben, um damit herumzuspielen, aber der DIY-Ansatz erwies sich als arbeitsintensiv genug, dass ich ihn schließlich fallen ließ. Die Dinge haben sich seitdem sehr verändert, und es gibt …

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Wie leistungsfähig sind die Computer, die heutzutage die fortschrittlichste künstliche Intelligenz betreiben

Wie mächtig ist die Maschine, die kürzlich den Pokerspieler-Champion geschlagen hat?

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Wie problematisch ist weißes Rauschen für die reale Verwendung eines DNN?

Ich habe gelesen, dass tiefe neuronale Netze relativ leicht getäuscht werden können ( Link ), um ein hohes Vertrauen in die Erkennung von synthetischen / künstlichen Bildern zu geben, die vollständig (oder zumindest größtenteils) außerhalb des Vertrauenssubjekts liegen. Persönlich sehe ich kein großes Problem damit, dass DNN diesen synthetischen / …

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Wie kann man Eingaben transformieren und nützliche Ausgaben in einem neuronalen Netzwerk extrahieren?

Seit ich auf Adam Geitgeys Blog über maschinelles Lernen gestoßen bin, habe ich versucht, neuronale Netze zu verstehen . Ich habe so viel wie möglich zu diesem Thema gelesen (was ich verstehen kann) und glaube, ich verstehe alle allgemeinen Konzepte und einige der Funktionen (obwohl sie in Mathematik sehr schwach …

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Hat DeepMinds DQN Atari-Spiel gleichzeitig gelernt?

DeepMind gab an, dass sein Deep Q-Network (DQN) sein Verhalten kontinuierlich anpassen konnte, während es lernte, 49 Atari-Spiele zu spielen. Nachdem der Agent alle Spiele mit demselben neuronalen Netz gelernt hatte, war er in der Lage, sie alle gleichzeitig auf "übermenschlichen" Ebenen zu spielen (wann immer es zufällig mit einem …

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Energieeffizienz des menschlichen Gehirns im Vergleich zu neuronalen Netzen

Wie große künstliche neuronale Netze können wir jetzt betreiben (entweder mit vollem Zug-Backprop-Zyklus oder nur zur Auswertung der Netzleistungen), wenn unser Gesamtenergiebudget für die Berechnung dem Energiebudget des menschlichen Gehirns ( 12,6 Watt ) entspricht? Nehmen wir einen Zyklus pro Sekunde an, der in etwa der Feuerrate biologischer Neuronen entspricht …

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Wie klassifiziere ich spiralförmige Daten?

Ich habe auf dem Tensorflow-Spielplatz herumgespielt . Einer der Eingabedatensätze ist eine Spirale. Egal welche Eingabeparameter ich wähle, egal wie breit und tief das neuronale Netzwerk ist, ich kann die Spirale nicht anpassen. Wie passen Datenwissenschaftler Daten dieser Form an?

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Als «neural-networks» getaggte Fragen