Штучний інтелект

В даний час я роблю проект, який стосується створення AI для гри в гру Gomoku (Це як tic tac toe, але грається на дошці 15 * 15 і для перемоги потрібно 5 підряд). Я вже успішно реалізував ідеальний інтелектуальний інтелект AI, використовуючи навчання Q та маючи стани / дії ігор, …

9 neural-networks  machine-learning  genetic-algorithms  combinatorial-games 

чи можна дати оцінку великим правилам щодо розміру нейронних мереж, які можна відстежувати на загальних споживчих графічних процесорах ? Наприклад: Папір « Поява локомоції» (посилення) тренує мережу за допомогою активації нейронів. Вони мають 3 шари NN з 300,200,100 одиниць для більш Planar Walker . Але вони не повідомляють про обладнання …

9 neural-networks 

Я винайшов шахову настільну гру. Я побудував двигун, щоб він міг грати автономно. Двигун - це в основному дерево рішень. Складається з: Функція пошуку, яка на кожному вузлі знаходить усі можливі юридичні кроки Функція оцінювання, яка присвоює числовому значенню позицію на дошці (позитивне означає, що перші гравці отримують перевагу, негативне …

9 reinforcement-learning  game-ai  game-theory  combinatorial-games  negamax 

Я докторант з інформатики, і в даний час створюю сучасний огляд у програмах, зроблених в машинній етиці (багатодисциплінарна сфера, що поєднує філософію та AI, що розглядає створення явних етичних програм або агентів). Здається, що поле здебільшого містить теоретичні аргументи, і їх реалізація є відносно малою, хоча у цій галузі є …

9 philosophy  ethics  social  implementation 

Я читав нову статтю Хінтона "Динамічна маршрутизація між капсулами" і не розумів терміна "вектор активності" в рефераті. Капсула - це група нейронів, вектор активності якої представляє параметри інстанції конкретного типу сутності, таких як об'єкт або частина об'єкта. Ми використовуємо довжину вектора активності, щоб представити ймовірність існування сутності та її орієнтацію …

9 neural-networks 

Починаючи з минулого року, я вивчав різні предмети, щоб зрозуміти деякі найважливіші тези машинного навчання С. Хохрейтер та Й. Шмідхубер. (1997). Довга короткочасна пам'ять . Нейрові обчислення, 9 (8), 1735-1780. Однак через те, що у мене немає математичного походження, я почав вивчати подібні предмети Обчислення Багатовимірний обчислення Математичний аналіз Лінійна …

9 machine-learning  getting-started 

Кілька ресурсів, про які я згадував, згадували, що MSE чудовий тим, що він опуклий. Але я цього не розумію, особливо в умовах нейронних мереж. Скажімо, у нас є наступне: ХХX : навчальний набір даних YYY : цілі ΘΘ\Theta : набір параметрів моделі (модель нейронної мережі з нелінійностями)fΘfΘf_\Theta Тоді: MSE( Θ …

9 neural-networks  math  backpropagation  gradient-descent 

Аналогії досить потужні у спілкуванні. Вони дозволяють пояснити складні поняття людям, які не знають про домен, просто шляхом відображення на відомий домен. Хофштадтер каже, що вони мають значення , тоді як Дейкстра каже, що вони небезпечні. У будь-якому випадку аналогії можна сприймати як потужний спосіб передачі понять у людському спілкуванні …

9 ai-design  philosophy  agi 

Щойно переглянув нещодавнє відео WIRED про виступ віртуальних помічників на розповіді анекдотів. Вони складаються людьми, але я хотів би знати, чи AI отримав достатньо хороший, щоб написати щось.

9 machine-learning 

Я натрапив на програму SHRDLU Winograd, і мені здалося це дуже цікавим та прагнутим. Який консенсус щодо цього? Чи є подібні спроби? Я читаю книгу Terry Winograd Understanding Natural Language, де він обговорює функціональність програми, мову LISP та інше. Я також знайшов лінгвіста Майкла Халлідейда та лінгвістичну теорію Системна (функціональна) …

9 natural-language-processing  computational-linguistics  lisp 

Наскільки потужна машина, яка останнім часом перемогла чемпіона гравця в покер?

9 neural-networks  machine-learning 

Я хотів би зробити кілька експериментів з еволюцією нейронної сітки (NEAT). Я написав кілька кодів GA та нейронної сітки в C ++ ще в 90-х, щоб просто пограти, але підхід "Зроби сам" виявився досить трудомістким, що я врешті-решт відмовився від нього. З тих пір речі сильно змінилися, і навколо нас …

9 neural-networks  genetic-algorithms  neat 

Зараз я читаю книгу під назвою « Ручне машинне навчання за допомогою Scikit-Learn та TensorFlow», а в главі 10 книги автор пише наступне: Архітектура біологічних нейронних мереж (BNN) 4 все ще є предметом активних досліджень, але деякі частини мозку були складені на карту, і, схоже, нейрони часто організовуються в послідовних …

9 artificial-neuron  biology 

Під час вивчення методів обміну даними я зрозумів, що існує дві основні категорії: Методи прогнозування: Класифікація Регресія Описові методи: Кластеризація Правила асоціації Оскільки я хочу передбачити доступність користувача (вихід) на основі розташування, активності, рівня акумулятора (вхід для тренувальної моделі), я думаю, що очевидно, що я б обрав "Методи прогнозування", але …

9 machine-learning  ai-design  classification  prediction  regression 

Я читав, що глибокі нейронні мережі можна порівняно легко обдурити ( посилання ), щоб дати високу впевненість у розпізнаванні синтетичних / штучних образів, які повністю (або принаймні в основному) поза предметом довіри. Особисто я не бачу великої проблеми з тим, що DNN надає високу впевненість цим синтетичним / штучним зображенням, …

9 neural-networks  deep-network  image-recognition  convolutional-neural-networks  signal-processing