Computerwissenschaften artificial-intelligence

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Wie vergleichen sich gängige Pfadfindungsalgorithmen mit menschlichen Prozessen?

Dies mag an die rechnergestützte Kognitionswissenschaft grenzen, aber ich bin gespannt, wie der Prozess, dem gängige Pfadfindungsalgorithmen (wie A * ) folgen, mit dem Prozess verglichen wird, den Menschen in verschiedenen Pfadfindungssituationen verwenden (mit denselben Informationen). Sind diese Prozesse ähnlich?

11 algorithms graphs artificial-intelligence

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Was ist der geringste einschränkende Wert?

Bei Problemen mit der Einschränkungszufriedenheit können Heuristiken verwendet werden, um die Leistung eines Bactracking-Lösers zu verbessern. Drei häufig verwendete Heuristiken für einfache Backtracking-Löser sind: Minimal verbleibende Werte (wie viele Werte sind für diese Variable noch gültig) Gradheuristik (wie viele andere Variablen sind von dieser Variablen betroffen) Am wenigsten einschränkender Wert …

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Die Bedeutung des Rabattfaktors für das verstärkte Lernen

Nachdem ich die Erfolge von Google Deepmind in Ataris Spielen gelesen habe , versuche ich, das Q-Learning und die Q-Netzwerke zu verstehen, aber ich bin ein bisschen verwirrt. Die Verwirrung entsteht im Konzept des Abzinsungsfaktors. Kurze Zusammenfassung dessen, was ich verstehe. Ein tiefes Faltungs-Neuronales Netzwerk wird verwendet, um den Wert …

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Wie viele Schichten sollte ein neuronales Netzwerk haben?

Gibt es irgendwelche Vorteile, wenn mehr als zwei verborgene Schichten in einem neuronalen Netzwerk vorhanden sind? Ich habe einige Orte gesehen, die es empfehlen, andere beweisen, dass es keinen Vorteil gibt. Welcher ist richtig?

10 artificial-intelligence neural-networks neural-computing

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Optimaler Myopic Labyrinthlöser

Ich habe mit der Maze-Demo von Google Blocky herumgespielt und mich an die alte Regel erinnert: Wenn Sie ein Labyrinth lösen möchten, halten Sie einfach Ihre linke Hand an der Wand. Dies funktioniert für jedes einfach verbundene Labyrinth und kann von einem endlichen Wandler implementiert werden. Lassen Sie unseren Roboter …

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Kernelisierungstrick für neuronale Netze

Ich habe etwas über neuronale Netze und SVMs gelernt. In den Tutorials, die ich gelesen habe, wurde hervorgehoben, wie wichtig die Kernelisierung für SVMs ist. Ohne Kernelfunktion sind SVMs nur ein linearer Klassifikator. Mit der Kernelisierung können SVMs auch nichtlineare Features enthalten, was sie zu einem leistungsstärkeren Klassifikator macht. Es …

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Warum werden Gewichte neuronaler Netze mit Zufallszahlen initialisiert?

Warum werden Anfangsgewichte neuronaler Netze als Zufallszahlen initialisiert? Ich hatte irgendwo gelesen, dass dies getan wird, um "die Symmetrie zu brechen" und dies das neuronale Netzwerk schneller lernen lässt. Wie kann das Brechen der Symmetrie schneller lernen? Wäre es nicht besser, die Gewichte auf 0 zu initialisieren? Auf diese Weise …

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Welche Mathematik kann für diese CS-Bereiche interessant sein?

Für meinen CS-Abschluss hatte ich den größten Teil des "normalen" mathematischen Hintergrunds: Kalkül: Differential, Integral, Komplexe Zahlen Algebra: so ziemlich die Konzepte bis zu den Feldern. Zahlentheorie: XGCD und ähnliches, hauptsächlich für Krypto. Lineare Algebra: bis zu Eigenvektoren / Eigenwerten Statistik: Wahrscheinlichkeiten, Tests Logik: Satz, Prädikat, Modal, Hybrid. Meine Hauptinteressen …

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Könnte ein künstlicher neuronaler Netzwerkalgorithmus in Form von Kartenreduktionsoperationen ausgedrückt werden?

Könnte ein künstlicher neuronaler Netzwerkalgorithmus in Form von Kartenreduktionsoperationen ausgedrückt werden? Ich interessiere mich auch allgemeiner für Parallelisierungsmethoden für ANNs und deren Anwendung für Cloud Computing. Ich würde denken, ein Ansatz würde darin bestehen, auf jedem Knoten eine vollständige ANN auszuführen und die Ergebnisse irgendwie zu integrieren, um das Raster …

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Neuronales Netz divergiert statt konvergiert

Ich habe ein neuronales Netzwerk (mit CUDA) mit 2 Schichten implementiert. (2 Neuronen pro Schicht). Ich versuche, 2 einfache quadratische Polynomfunktionen mithilfe der Backpropagation zu lernen . Aber anstatt zu konvergieren, divergiert es (die Ausgabe wird unendlich) Hier sind einige weitere Details zu dem, was ich versucht habe: Ich hatte …

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Intuitive Beschreibung für das Training von LSTM (mit Vergissentor / Guckloch)?

Ich bin ein CS-Student (aber ich weiß nicht viel über KI, habe keine Kurse besucht und definitiv nichts über NN bis vor kurzem), der im Begriff ist, ein Schulprojekt in KI zu machen, also wähle ich ein Thema aus Grammatikinduktion (der kontextfreien Sprache und möglicherweise einer Teilmenge der kontextsensitiven Sprache) …

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Gilt die Church-Turing-These auch für künstliche Intelligenz?

Nach Church-Turings These ist es unmöglich, einen Algorithmus zu entwerfen, um das Stoppproblem zu entscheiden. Umfasst der Wortalgorithmus in diesem Zusammenhang künstliche Intelligenz oder nicht, dh gilt die Church-Turing-These auch für künstliche Intelligenz? Ist es möglich, in Zukunft ein Nachrichtensystem zu entwerfen, um dieses Problem zu entscheiden, oder wird nach …

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Was sind die praktischen Anwendungen von Ontologien?

Ich habe viele Artikel und Bücher über Ontologien gelesen und versuche herauszufinden, wie sie in einem echten Projekt verwendet werden. Wie kann beispielsweise die Ontologie eines Fußballspieler-Roboters definiert und mit einer kognitiven Architektur verwendet werden, um ihn intelligent zu machen? Sind Ontologien Beziehungen zwischen Begriffen in diesem Wissensbereich (zum Beispiel …

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Gibt es eine einfache Möglichkeit, Perzeptrongewichte anhand eines Klassifizierungsgraphen zu berechnen?

Ich lerne für eine KI-Prüfung und suche nach einer besseren Möglichkeit, das folgende Problem zu lösen: Die Grafik zeigt ein Klassifizierungsproblem im Einheitsquadrat , wobei Klasse A durch den grauen Bereich in der Abbildung gekennzeichnet ist (ohne die Punkte auf den gepunkteten Linien) und Klasse B ansonsten auftritt.[ 0 , …

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Der wesentliche Unterschied zwischen spikierenden neuronalen Netzen und ANNs früherer Generationen

Ich habe Spiking Neural Networks online aus verschiedenen Veröffentlichungen studiert, hauptsächlich aus Maass (1997) . Ich bin nicht ganz sicher, ob ich verstehe, was den SNN-Impulscode im Gegensatz zu früheren ANNs ausmacht, die als Ratencode gelten. Ich habe einen Hintergrund in den Neurowissenschaften, daher verstehe ich die Begriffe und das …

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