Запитання з тегом «artificial-intelligence»

Це може бути межею з обчислювальною когнітивною наукою, але мені цікаво, як процес, який супроводжується загальними алгоритмами прокладання маршрутів (наприклад, A * ), порівнюється з процесом, який люди використовують у різних ситуаціях проходження маршруту (з урахуванням тієї ж інформації). Чи подібні ці процеси?

11 algorithms  graphs  artificial-intelligence 

У проблемах із задоволенням обмежень евристику можна використовувати для покращення продуктивності розв'язувача. Три простих евристики для простих зворотних рішень: Мінімальні залишкові значення (скільки значень все ще дійсні для цієї змінної) Ступінь евристики (на скільки інших змінних впливає ця змінна) Найменше обмежувальне значення (яке значення залишить найбільше інших значень для інших …

11 artificial-intelligence  constraint-satisfaction 

Прочитавши досягнення глибокого розуму google в іграх Atari , я намагаюся зрозуміти q-learning та q-мережі, але мене трохи збентежило. Плутанина виникає в понятті коефіцієнта дисконтування. Короткий підсумок того, що я розумію. Для оцінки значення оптимального очікуваного значення дії використовується глибока згорткова нейронна мережа. Мережа повинна мінімізувати функцію втрат де E …

10 artificial-intelligence  neural-networks  reinforcement-learning 

Чи є якісь переваги наявності більше ніж 2 прихованих шарів у нейронній мережі? Я бачив деякі місця, які рекомендують це, інші доводять, що переваги немає. Який з них правильний?

10 artificial-intelligence  neural-networks  neural-computing 

Я дуріла з демонстрацією Maze Google Blocky і згадала старе правило, що якщо ви хочете вирішити лабіринт, просто тримайте ліву руку до стіни. Це працює для будь-якого простого підключеного лабіринту і може бути реалізовано кінцевим перетворювачем. Нехай наш робот представлений перетворювачем із наступними діями та спостережуваними характеристиками: Дії: рухайтеся вперед …

10 automata  finite-automata  artificial-intelligence 

Я дізнався про нейронні мережі та SVM. Підручники, які я читав, підкреслювали, наскільки важлива kernelization для SVM. Без функції ядра, SVM - це лише лінійний класифікатор. Завдяки kernelization, SVM також можуть включати нелінійні функції, що робить їх більш потужним класифікатором. Мені здається, що можна також застосувати кернелізацію до нейронних мереж, …

9 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks 

Чому початкові ваги нейронних мереж ініціалізуються як випадкові числа? Я десь читав, що це робиться для "порушення симетрії", і це змушує нейронну мережу швидше вчитися. Як порушення симетрії змушує її швидше вчитися? Не вдалося б ініціалізувати ваги до 0 кращою ідеєю? Таким чином ваги зможуть швидше знайти свої значення (позитивні …

9 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks 

Для свого ступеня CS я мав більшість "стандартних" математичних передумов: Обчислення: диференційні, інтегральні, складні числа Алгебра: досить багато понять до полів. Теорія чисел: XGCD та пов'язані з ними матеріали, в основному для криптовалют. Лінійна алгебра: до власних векторів / власних значень Статистика: ймовірності, тестування Логіка: пропозиційний, предикатний, модальний, гібридний. Мої …

9 artificial-intelligence  cryptography  discrete-mathematics 

Чи може алгоритм штучної нейронної мережі виражатись через операції зменшення карти? Мене також загалом цікавлять методи паралелізації, що застосовуються до ANN, та їх застосування до хмарних обчислень. Я думаю, що один підхід передбачає запуск повної ANN на кожному вузлі та якось інтегрування результатів, щоб трактувати сітку як єдину сутність (з …

9 parallel-computing  artificial-intelligence  neural-networks