Trí tuệ nhân tạo

1

Xe tự lái của Google có dừng lại khi thấy ai đó có áo phông có ký hiệu dừng được in trên đó không?

Trong bài viết Trở ngại ẩn cho bài viết Xe tự lái của Google, chúng ta có thể đọc rằng: Ô tô của Google có thể phát hiện và phản hồi các dấu hiệu dừng không có trên bản đồ của nó, một tính năng được giới thiệu để xử …

19 object-recognition decision-theory autonomous-vehicles google

4

Đồ thị tính toán động là gì?

Các khung như PyTorch và TensorFlow thông qua TensorFlow Fold hỗ trợ Đồ thị tính toán động và đang nhận được sự chú ý từ các nhà khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, dường như thiếu nguồn lực để hỗ trợ hiểu đồ thị tính toán động. Ưu điểm của …

19 neural-networks

1

Lovelace Test 2.0 đã được sử dụng thành công trong môi trường học thuật chưa?

Vào tháng 10 năm 2014, Tiến sĩ Mark Riedl đã xuất bản một cách tiếp cận để kiểm tra trí thông minh AI, được gọi là "Lovelace Test 2.0" , sau khi được truyền cảm hứng từ Thử nghiệm Lovelace ban đầu (xuất bản năm 2001). Mark tin rằng Thử …

18 history intelligence-testing

2

Giới hạn nào, nếu có, vấn đề tạm dừng đặt lên Trí tuệ nhân tạo?

Với vấn đề tạm dừng đã được chứng minh cho các máy Turing , chúng ta có thể suy ra các giới hạn về khả năng của Trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ không?

18 halting-problem

7

Nếu các giá trị kỹ thuật số chỉ là ước tính, tại sao không trở lại tương tự cho AI?

Động lực đằng sau sự chuyển đổi từ thế kỷ XX từ mạch tương tự sang kỹ thuật số được thúc đẩy bởi mong muốn có độ chính xác cao hơn và tiếng ồn thấp hơn. Bây giờ chúng tôi đang phát triển phần mềm trong đó kết quả là …

18 machine-learning hardware neuromorphic-engineering analog-computing spiking-networks

3

Sự khác biệt giữa Mạng thần kinh chuyển đổi và Mạng thần kinh thông thường là gì?

Tôi đã thấy các thuật ngữ này được ném xung quanh trang web này rất nhiều, đặc biệt là trong các thẻ tích chập-mạng nơ-ron và mạng nơ-ron . Tôi biết rằng Mạng lưới thần kinh là một hệ thống dựa trên bộ não con người một cách lỏng lẻo. …

18 neural-networks convolutional-neural-networks definitions terminology

2

Những vấn đề mà chỉ có con người mới có thể giải quyết

Với sự phức tạp ngày càng tăng của reCAPTCHA, tôi tự hỏi về sự tồn tại của một số vấn đề, rằng chỉ có một con người sẽ có thể giải quyết (hoặc AI sẽ không thể giải quyết miễn là nó không tái tạo chính xác bộ não của …

17 agi problem-solving intelligence-testing ai-complete

2

Nghiên cứu nào đã được thực hiện trong lĩnh vực của Nhận dạng châm biếm trong văn bản trên mạng?

Xác định châm biếm được coi là một trong những vấn đề kết thúc mở khó khăn nhất trong lĩnh vực ML và NLP. Vì vậy, đã có nghiên cứu đáng kể được thực hiện trong mặt trận đó? Nếu có, thì độ chính xác như thế nào? Xin vui …

17 natural-language-processing research semantics

3

Có bất kỳ mô hình tính toán của tế bào thần kinh gương?

Từ Wikipedia: Tế bào thần kinh gương là một tế bào thần kinh bắn ra cả khi một con vật hành động và khi con vật quan sát hành động tương tự được thực hiện bởi người khác. Tế bào thần kinh gương có liên quan đến việc học bắt …

17 neural-networks models

1

Máy Boltzmann có thể lưu trữ nhiều mẫu hơn mạng Hopfield không?

Đây là từ phiên bản beta kín dành cho AI, với câu hỏi này được đăng bởi người dùng số 47. Tất cả tín dụng cho họ. Theo Wikipedia , Máy Boltzmann có thể được coi là đối tác ngẫu nhiên, rộng rãi của lưới Hopfield. Cả hai đều là …

17 neural-networks comparison recurrent-neural-networks

3

Hiểu chức năng mất GAN

Tôi đang đấu tranh để hiểu chức năng mất GAN như được cung cấp trong Tìm hiểu về Mạng đối thủ sáng tạo (một bài đăng trên blog được viết bởi Daniel Seita). Trong mất mát entropy chéo tiêu chuẩn, chúng ta có một đầu ra đã được chạy qua …

17 neural-networks machine-learning deep-learning loss-functions generative-adversarial-networks

3

Tại sao OCR không thể được coi là một ví dụ tốt về AI?

Trên trang wikipedia về AI, chúng ta có thể đọc: Nhận dạng ký tự quang học không còn được coi là một ví dụ điển hình cho "trí tuệ nhân tạo" đã trở thành một công nghệ thông thường. Mặt khác, cơ sở dữ liệu các chữ số viết tay …

17 ocr

1

Sự khác biệt giữa các kỹ thuật backpropagation

Chỉ để cho vui, tôi đang cố gắng phát triển một mạng lưới thần kinh. Bây giờ, để backpropagation tôi thấy hai kỹ thuật. Cái đầu tiên được sử dụng ở đây và ở nhiều nơi khác nữa. Những gì nó làm là: Nó tính toán lỗi cho mỗi nơ …

17 neural-networks machine-learning backpropagation

4

Các vấn đề với và lựa chọn thay thế cho phương pháp Deep Learning?

Trong 50 năm qua, sự tăng / giảm / tăng phổ biến của mạng lưới thần kinh đã đóng vai trò như một 'phong vũ biểu' cho nghiên cứu AI. Rõ ràng từ các câu hỏi trên trang web này là mọi người quan tâm đến việc áp dụng Deep …

17 deep-learning

6

Mục đích của một chức năng kích hoạt trong các mạng thần kinh là gì?

Người ta nói rằng các chức năng kích hoạt trong các mạng thần kinh giúp giới thiệu phi tuyến tính . Điều đó có nghĩa là gì? Không gì phi tuyến tính có nghĩa là trong bối cảnh này? Làm thế nào để giới thiệu phi tuyến tính này giúp …

17 neural-networks deep-learning