Запитання з тегом «neural-networks»

Я пишу просту гру з іграшками з наміром навчити поверх неї глибоку нейронну мережу. Правила гри приблизно такі: У грі є дошка, складена з шестикутних клітин. Обидва гравці мають однакову колекцію творів, яку вони можуть вибрати для вільного розташування на дошці. Розміщення різних типів очок за присвоєння фігур (або зменшення …

13 neural-networks  deep-learning  game-ai 

Як визначити оптимальну кількість шарів, які потрібно створити під час реалізації нейронної мережі (Feedforward, зворотне поширення або RNN)?

13 neural-networks  hidden-layers 

Ці типи питань можуть бути залежними від проблеми, але я намагався знайти дослідження, яке стосується питання, чи дійсно кількість прихованих шарів та їх розмір (кількість нейронів у кожному шарі) мають значення чи ні. Отже, моє запитання: чи насправді це має значення, якщо ми, наприклад, маємо 1 великий прихований шар з …

13 neural-networks 

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 

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 

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 

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 

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 

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 

Я досліджую стільникові нейронні мережі і вже прочитав дві статті Чуа ( 1988 ). У клітинних нейронних мережах клітина знаходиться лише у відношенні до своїх сусідів. Тому його легко використовувати для обробки зображень у режимі реального часу. Обробка зображення виконується лише з 19 чисел (дві матриці 3x3 під назвою A …

11 neural-networks  terminology  theory 

Під час мого дослідження я натрапив на "складні нейронні мережі", які є нейронними мережами, які працюють зі складними вхідними даними (ймовірно, також вагами). Які переваги (або просто програми) такого типу нейронної мережі перед нейронними мережами, що мають цінність?

11 neural-networks 

Мені цікаво знати, чи існує якась нейронна мережа, яка вирішує (з> = 80% точністю) будь-яку нетривіальну проблему, яка використовує дуже мало вузлів (де 20 вузлів не є жорстким обмеженням). Я хочу розвинути інтуїцію щодо розмірів нейронних мереж.

11 neural-networks 

У конволюційній нейромережі, який шар витрачає максимум часу на тренування? Зворотні шари або повністю пов'язані шари? Ми можемо взяти архітектуру AlexNet, щоб зрозуміти це. Я хочу побачити час розриву тренувального процесу. Я хочу порівняльне порівняння часу, щоб ми могли приймати будь-яку константну GPU.

11 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks 

Нещодавно я працював над проблемою, щоб зробити аналіз витрат моїх витрат на якийсь конкретний ресурс. Зазвичай я приймаю деякі рішення вручну з аналізу і планую відповідно. У мене є великий набір даних у форматі excel та із сотнями стовпців, що визначають використання ресурсу в різні часові рамки та типи (інші …

11 neural-networks  machine-learning  datasets  feature-selection 

Я досліджую афективні обчислення. Зокрема, я вивчаю частину розпізнавання емоцій, тобто завдання розпізнати емоції, які відчуває користувач / суб'єкт. Наприклад, аффективу можна використовувати для цього. У мене є занепокоєння не в обґрунтованості цих моделей, а в тому, що ми будемо робити з ними. А як реагувати на емоції? Чи зможуть …

11 neural-networks  research  learning-algorithms