Штучний інтелект

Я працюю над проблемою, де мені потрібно визначити, чи два речення схожі чи ні. Я реалізував рішення, використовуючи алгоритм BM25 та синсети wordnet для визначення синтаксичної та семантичної подібності. Рішення працює адекватно, і навіть якщо порядок слів у реченнях змішується, це вимірює, що два речення схожі. Наприклад Python - це …

12 natural-language-processing  python 

З ростом здатності дешево створювати підроблені фотографії, фальшиві саунд-біти та підроблені відео, виникає все більша проблема розпізнавання того, що є реальним, а що ні. Навіть зараз ми бачимо низку прикладів програм, які створюють підроблені медіа за невеликі витрати (див. Deepfake , FaceApp тощо). Очевидно, що якщо ці додатки використовуються неправильно, …

12 machine-learning  image-recognition  pattern-recognition  deepfakes 

В даний час у сфері розвитку ШІ головна увага приділяється розпізнаванню образів та машинному навчанню. Навчання - це коригування внутрішніх змінних на основі циклу зворотного зв'язку. Ієрархія потреб Маслоу - теорія психології, запропонована Авраамом Маслоу, яка стверджує, що основні потреби людей повинні бути задоволені, перш ніж вони стають мотивованими досягти …

12 philosophy  strong-ai  rewards 

Я читаю про генеративні змагальні мережі (GAN) і маю певні сумніви щодо цього. Поки я розумію, що в GAN існує два різних типи нейронних мереж: одна - генеративна ( ), а інша - дискримінаційна ( ). Генеративна нейронна мережа генерує деякі дані, які дискримінаційна нейронна мережа оцінює правильність. GAN дізнається, …

12 neural-networks  machine-learning  deep-learning  generative-adversarial-networks 

Нещодавно я чув, як хтось робив заяву, що, коли ви проектуєте автомобіль на самому водінні, ви не будуєте автомобіль, а справді комп'ютерний водій, тому ви намагаєтесь моделювати людський розум - принаймні, частину людський розум, який може керувати. Оскільки люди непередбачувані, а точніше, оскільки їх дії залежать від такої кількості факторів, …

12 ai-design  autonomous-vehicles 

Deepmind щойно опублікував документ про "диференційований нейронний комп'ютер" , який в основному поєднує нейронну мережу з пам'яттю . Ідея полягає в тому, щоб навчити нейронну мережу створювати та згадувати корисні явні спогади для певного завдання. Це добре доповнює здібності нейронної мережі, тому що NN лише зберігають знання неявно у вагах, …

12 deep-learning  ai-design 

Деякі програми роблять вичерпний пошук рішення, а інші - евристичний пошук подібної відповіді. Наприклад, у шахах пошук найкращого наступного кроку має більш вичерпний характер, тоді як, у Go, пошук найкращого наступного кроку має більш евристичний характер за рахунок значно більшого простору пошуку. Чи вважається техніка грубої сили вичерпним пошуком гарної …

12 gaming  search  chess  heuristics 

Я проходив цю реалізацію DQN і бачу, що на лінії 124 і 125 ініціалізуються дві різні мережі Q. З мого розуміння, я думаю, що одна мережа прогнозує відповідні дії, а друга мережа прогнозує цільові значення Q для знаходження помилки Беллмана. Чому ми не можемо просто створити одну єдину мережу, яка …

12 reinforcement-learning  q-learning  dqn 

Закрито . Це питання має бути більш зосередженим . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно зосередило увагу на одній проблемі, лише відредагувавши цю публікацію . Закрито минулого місяця . Геометрія та ШІ Матриці, кубики, шари, стеки та ієрархії - це те, що ми могли …

12 convolutional-neural-networks  natural-language-processing  topology  graph-theory  structure 

Я читаю «Книгу Чому» Джудеї Перл , в якій він згадує, що глибоке навчання - це лише прославлена ​​технологія, що відповідає кривій, і не зможе виробляти людський інтелект. З його книги є ця схема, яка ілюструє три рівні пізнавальних здібностей: Ідея полягає в тому, що «інтелект», що виробляється поточними технологіями …

12 deep-learning  strong-ai  math  theory  superintelligence 

Я новачок у нейромережі і намагаюся зрозуміти математично, що робить нейронні мережі настільки хорошими в проблемах класифікації. Беручи за приклад невелику нейронну мережу (наприклад, один з 2 входами, 2 вузли в прихованому шарі та 2 вузли для виходу), все, що у вас є, є складною функцією на виході, яка здебільшого …

12 neural-networks 

Які математичні передумови для розуміння основної частини алгоритмів у штучному інтелекті та розробки власного алгоритму? Будь ласка, зверніться до конкретних книг.

12 math  getting-started  academia 

Люди можуть одночасно виконувати декілька завдань (наприклад, читати під час прослуховування музики), але ми запам'ятовуємо інформацію з менш зосереджених джерел з гіршою ефективністю, ніж ми робимо з нашої основної уваги чи завдання. Чи існують такі речі у випадку штучного інтелекту? Я сумніваюся, наприклад, що нейронні мережі мають такі характеристики, але …

12 structured-data 

Табличний алгоритм Q-навчання гарантовано знайде оптимальний QQQ функція, Q∗Q∗Q^*, за умови виконання наступних умов (умови Роббінса-Монро ) щодо рівня навчання ∑tαt(s,a)=∞∑tαt(s,a)=∞\sum_{t} \alpha_t(s, a) = \infty ∑tα2t(s,a)&lt;∞∑tαt2(s,a)&lt;∞\sum_{t} \alpha_t^2(s, a) < \infty де αt(s,a)αt(s,a)\alpha_t(s, a) означає ступінь навчання, що використовується при оновленні QQQ значення, пов'язане зі станом sss і дії aaa на …

12 reinforcement-learning  q-learning  deep-rl  proofs  function-approximation 

Я знаю, що одним із останніх примх зараз є підготовка нейронної мережі для створення екранізацій та нових епізодів, наприклад, Друзів чи Сімпсонів, і це добре: це цікаво і може бути необхідними першими кроками до створення програм, які можуть насправді генерувати розумні / зрозумілі історії. Чи можуть у цьому контексті нейронні …

12 neural-networks  deep-learning  applications