Запитання з тегом «machine-learning»

Для питань, пов’язаних з машинним навчанням (ML), що представляє собою набір методів, які можуть автоматично виявляти шаблони даних, а потім використовувати непокриті шаблони для прогнозування майбутніх даних або виконувати інші види прийняття рішень у невизначеності (наприклад, планувати, як щоб зібрати більше даних). Зазвичай ML розбиваються на навчання під наглядом, без нагляду та посилення. Глибоке навчання - це підполе ML, яке використовує глибокі штучні нейронні мережі.

2
Чому перехресна ентропія стала функцією стандартної втрати класифікації, а не розбіжністю Кульбека Лейблера?
Поперечна ентропія ідентична дивергенції KL плюс ентропії розподілу цілі. KL дорівнює нулю, коли два розподіли однакові, що здається мені більш інтуїтивним, ніж ентропія цільового розподілу, що є перехресною ентропією на збігу. Я не кажу, що в одній іншій інформації більше, за винятком того, що людський погляд може виявити нуль більш …


2
Коли глибоке навчання надмірне навчання?
Наприклад, для класифікації електронних листів як спаму, чи варто - з точки зору часу / точності - застосовувати глибоке навчання (якщо можливо) замість іншого алгоритму машинного навчання? Чи глибоке навчання зробить інші алгоритми машинного навчання, як наївний Байєс, непотрібними?

5
Чому C ++ здається менш широко використовуваним в ШІ?
Мені просто хочеться знати, чому інженери машинного навчання та програмісти AI використовують такі мови, як python, для виконання завдань AI, а не C ++, хоча C ++ технічно є більш потужною мовою, ніж python.

3
Перестановка інваріантних нейронних мереж
Дано нейронну мережу fff яка приймає за вхід nnn точок даних: x1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_n . Ми кажемо, що fff є перестановка інваріантним , якщо f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) pipipi Чи може хтось порекомендувати вихідну точку (статтю, приклад чи інший документ) для перестановки інваріантних нейронних мереж?

1
Чи застосовуються сьогодні в обчислювальному зорі правила обробки інформації з гештальт-психології?
Десятиліття тому були і є книги з машинного зору, які, застосовуючи різні правила обробки інформації з гештальт-психології, отримали вражаючі результати з невеликим кодом або спеціальним обладнанням для ідентифікації зображень та візуальної обробки. Чи застосовуються чи використовуються такі методи сьогодні? Чи був досягнутий прогрес у цьому? Або цю дослідницьку програму відмовили? …

4
Яку функцію активації використовує мозок людини?
Чи використовує людський мозок специфічну функцію активації? Я спробував провести деякі дослідження, і оскільки це є порогом того, передається сигнал через нейрон чи ні, це дуже схоже на ReLU. Однак я не можу знайти жодної статті, яка підтверджувала б це. Або це більше схожа на ступінчасту функцію (вона надсилає 1, …

2
Як вибрати функцію активації?
Я вибираю функцію активації для вихідного шару залежно від потрібного мені виводу та властивостей функції активації, які я знаю. Наприклад, я вибираю сигмоїдну функцію, коли маю справу з ймовірностями, ReLU, коли я маю справу з позитивними значеннями, і лінійну функцію, коли я маю справу з загальними значеннями. У прихованих шарах …

1
Чому ви не бачите шарів, що відпадають, на прикладах навчання з підкріпленням?
Я дивився на навчання з підкріпленням, а конкретно - займався створенням власних середовищ для використання з AI OpenAI Gym AI. Я використовую агенти проекту stable_baselines для тестування з ним. Одне, що я помітив практично у всіх прикладах RL, - це те, що ніколи не буває жодних шарів відсіву в будь-якій …

4
Які існують тактики розпізнавання штучно зроблених ЗМІ?
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, …

2
Як працюють генеративні змагальні мережі?
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, …

1
Дизайн AI для аналізу файлів журналу
Я розробляю інструмент AI для пошуку помилок відомих пристроїв та пошуку нових моделей відмов. Цей файл журналу заснований на часі і має відомі повідомлення (інформація та помилки). Я використовую бібліотеку JavaScript, випадає події, щоб м'яко показувати дані, але моя справжня робота та сумніви - як навчити AI шукати відоме шаблони …

2
Чи слід розглядати глибокі залишкові мережі як ансамбль мереж?
Питання стосується архітектури Deep Residual Networks ( ResNets ). Модель, яка зайняла 1-е місце на "Large Visle Visual Recognition Challenge 2015" (ILSVRC2015) у всіх п'яти основних треках: Класифікація ImageNet: "Ультраглибокі" (цитата Янна) 152-шарові сітки Виявлення ImageNet: на 16% краще, ніж 2-е Локалізація ImageNet: на 27% краще 2-го Виявлення COCO: на …

1
Для чого використовуються різні види нейронних мереж?
Я знайшов наступний чіт-лист нейронної мережі ( шпаргалки для AI, нейронні мережі, машинне навчання, глибоке навчання та великі дані ). Для чого використовуються всі ці види нейронних мереж? Наприклад, які нейронні мережі можна використовувати для регресії чи класифікації, які можна використовувати для генерації послідовностей тощо? Мені просто потрібен короткий огляд …

2
Які особливості вузького місця?
У публікації блогу Побудова потужних моделей класифікації зображень, використовуючи дуже мало даних , згадуються функції вузького місця. Які особливості вузького місця? Чи змінюються вони з використаною архітектурою? Чи є вони кінцевим виходом згорткових шарів перед повністю пов'язаним шаром? Чому їх так називають?

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.