Штучний інтелект machine-learning

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 …

15 machine-learning classification

6

Чим відрізняється машинне навчання від глибокого навчання?

Чи може хтось пояснити мені різницю між машинним та глибоким навчанням? Чи можна навчитися глибокому навчанню, не знаючи машинного навчання?

15 machine-learning deep-learning comparison

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?

15 machine-learning deep-learning classification applications comparison

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.

15 neural-networks machine-learning python data-science c++

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?

14 neural-networks machine-learning reference-request

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? …

14 machine-learning algorithm computer-vision

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, …

13 neural-networks machine-learning brain

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 …

13 neural-networks machine-learning math activation-function

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 …

13 machine-learning reinforcement-learning overfitting dropout

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, …

12 machine-learning image-recognition pattern-recognition deepfakes

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, …

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

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 …

12 machine-learning ai-design training

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 …

12 neural-networks machine-learning deep-network deep-learning pattern-recognition

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 …

11 neural-networks machine-learning deep-learning applications

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?

11 machine-learning convolutional-neural-networks terminology definitions

Запитання з тегом «machine-learning»