Запитання з тегом «neural-networks»

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 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 

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 

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 

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 

Тому я намагаюся зрозуміти нейронні мережі з моменту, коли я натрапив на блог Адама Гейтгея про машинне навчання. Я прочитав скільки завгодно з цього питання (що можу зрозуміти) і вважаю, що розумію всі широкі поняття та деякі дії (незважаючи на те, що дуже слабкий у математиці), нейрони, синапси, ваги, функції …

9 neural-networks  machine-learning 

DeepMind заявляють, що їх глибока Q-мережа (DQN) змогла постійно адаптувати свою поведінку під час навчання 49 ігор Atari. Вивчивши всі ігри з однаковою нейронною мережею, чи був агент, здатний одночасно грати у них на «надлюдських» рівнях (коли б це було випадково представлено однією з ігор), чи міг би бути гарним …

9 neural-networks  deep-learning  deepmind 

Я возився на тензорфловому майданчику . Один із наборів вхідних даних - спіраль. Незалежно від того, які вхідні параметри я вибираю, незалежно від того, наскільки широкою та глибокою я будую нейронну мережу, я не можу помістити спіраль. Як дані вчені підходять до даних такої форми?

9 neural-networks  classification  tensorflow 

Наскільки великі штучні нейронні мережі ми можемо запустити зараз (або з повним циклом зворотних поїздів, або просто оцінюючи мережеві виходи), якщо наш загальний енергетичний бюджет на обчислення еквівалентний бюджету енергії людського мозку ( 12,6 Вт )? Припустимо один цикл в секунду, який, здається, приблизно відповідає швидкості випалу біологічних нейронів .

9 neural-networks  human-like 

На сторінці Вікіпедії ми можемо прочитати, що Google створив спеціальний чіп ASIC для машинного навчання та розроблений під TensorFlow, який допомагає прискорити AI. Оскільки мікросхеми ASIC спеціально налаштовані під одне конкретне використання без можливості зміни схеми, то повинен бути встановлений якийсь фіксований алгоритм, який викликається. Отже, як саме працює прискорення …

9 neural-networks  machine-learning  hardware  neuromorphic-engineering 

Нейронна мережа - це спрямований зважений графік. Вони можуть бути представлені (розрідженою) матрицею. Це може виявити деякі елегантні властивості мережі. Чи корисна ця методика для дослідження нейронних мереж?

9 neural-networks 

Чи можна використовувати автокодери для контрольованого навчання без додавання вихідного шару ? Чи можемо ми просто подати його зв'язаним вектором вводу-виводу для тренувань і реконструювати вихідну частину з вхідної частини під час виконання висновку? Вихідна частина трактуватиметься як пропущені значення під час висновку, і буде застосовано деяку імпутацію.

9 neural-networks 

Протягом останніх років Deep Mind опублікував чимало праць про глибоке навчання, більшість із яких є найсучаснішими у відповідних завданнях. Але скільки цієї роботи насправді відтворено спільнотою ШІ? Наприклад, здається, що папір Нейронної машини твердіння дуже важко відтворюється, на думку інших дослідників.

9 neural-networks  deep-learning  research