Trí tuệ nhân tạo deep-learning

8

Các nhà khoa học có biết những gì đang xảy ra bên trong mạng lưới thần kinh nhân tạo?

Các nhà khoa học hoặc chuyên gia nghiên cứu có biết từ nhà bếp những gì đang xảy ra bên trong mạng lưới thần kinh "sâu" phức tạp với ít nhất hàng triệu kết nối bắn ra ngay lập tức không? Họ có hiểu quá trình đằng sau điều này …

69 neural-networks deep-learning convolutional-neural-networks explainable-ai

3

Làm thế nào các mạng thần kinh có thể đối phó với các kích cỡ đầu vào khác nhau?

Theo như tôi có thể nói, mạng lưới thần kinh có một số lượng tế bào thần kinh cố định trong lớp đầu vào. Nếu các mạng thần kinh được sử dụng trong ngữ cảnh như NLP, các câu hoặc khối văn bản có kích cỡ khác nhau sẽ được …

42 neural-networks machine-learning deep-learning convolutional-neural-networks natural-language-processing

21

Máy tính kỹ thuật số có thể hiểu vô cùng?

Là một con người, chúng ta có thể nghĩ vô cùng. Về nguyên tắc, nếu chúng ta có đủ tài nguyên (thời gian, v.v.), chúng ta có thể đếm vô số thứ (bao gồm trừu tượng, như số hoặc thực). Ví dụ: ít nhất, chúng ta có thể tính đến …

39 deep-learning philosophy agi

1

Thư viện nào bạn muốn giới thiệu để bắt đầu với việc học sâu?

Thư viện nào (TensorFlow hoặc Keras) bạn muốn giới thiệu cho cách tiếp cận đầu tiên để học sâu? Tôi là một sinh viên khoa học thần kinh lần đầu tiên thử nghiệm các phương pháp tính toán, nếu điều đó quan trọng.

35 deep-learning tensorflow keras getting-started software-evaluation

3

Tại sao Lisp là một ngôn ngữ tốt cho AI?

Tôi đã nghe trước đây từ các nhà khoa học máy tính và từ các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực AI rằng Lisp là một ngôn ngữ tốt để nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo. Điều này vẫn còn áp dụng, với sự phổ biến của …

30 neural-networks machine-learning deep-learning research programming-languages

8

Trong CNN, mỗi bộ lọc mới có các trọng số khác nhau cho từng kênh đầu vào hay là các trọng số giống nhau của từng bộ lọc được sử dụng trên các kênh đầu vào?

Hiểu biết của tôi là lớp tích chập của mạng nơ ron tích chập có bốn chiều: input_channels, filter_height, filter_ rắc, number_of_filters. Hơn nữa, theo hiểu biết của tôi, mỗi bộ lọc mới chỉ bị chia nhỏ trên TẤT CẢ các input_channels (hoặc bản đồ tính năng / kích hoạt …

28 deep-learning convolutional-neural-networks image-recognition

9

Là trí tuệ nhân tạo dễ bị hack?

Bài viết Những hạn chế của việc học sâu trong cài đặt đối thủ khám phá cách các mạng thần kinh có thể bị hỏng bởi kẻ tấn công có thể thao túng tập dữ liệu mà mạng nơ-ron huấn luyện. Các tác giả thử nghiệm một mạng lưới thần …

27 neural-networks deep-learning philosophy generative-adversarial-networks ai-safety

4

Mạng sâu có thể được đào tạo để chứng minh các định lý?

Giả sử chúng ta có một số lượng lớn các bằng chứng trong phép tính vị ngữ thứ tự đầu tiên. Giả sử chúng ta cũng có các tiên đề, hệ quả và định lý trong lĩnh vực toán học ở dạng đó. Hãy xem xét từng mệnh đề đã …

21 neural-networks deep-learning math automated-theorem-proving

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

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

5

Một mạng lưới thần kinh có thể được sử dụng để dự đoán số ngẫu nhiên giả tiếp theo?

Có thể cung cấp cho một mạng thần kinh đầu ra từ một trình tạo số ngẫu nhiên và mong đợi nó tìm hiểu hàm băm (hoặc trình tạo), để nó có thể dự đoán đâu sẽ là số giả ngẫu nhiên được tạo tiếp theo ? Có một cái …

17 deep-learning unsupervised-learning prediction lstm

3

Làm cách nào để xử lý hình ảnh có kích thước lớn trong CNN?

Giả sử có 10K hình ảnh có kích thước 2400 x 2400 được yêu cầu sử dụng trong CNN.Acc theo quan điểm của tôi, các máy tính thông thường mà mọi người sử dụng sẽ được sử dụng. Bây giờ câu hỏi là làm thế nào để xử lý kích …

15 neural-networks deep-learning image-recognition convolutional-neural-networks

6

Sự khác biệt giữa học máy và học sâu là gì?

Ai đó có thể giải thích cho tôi sự khác biệt giữa học máy và học sâu không? Có thể học sâu học mà không biết học máy?

15 machine-learning deep-learning comparison

3

Có ai nghĩ về việc làm cho một mạng lưới thần kinh đặt câu hỏi, thay vì chỉ trả lời chúng?

Hầu hết mọi người đang cố gắng trả lời câu hỏi với một mạng lưới thần kinh. Tuy nhiên, có ai nghĩ ra một số suy nghĩ về cách làm cho mạng lưới thần kinh đặt câu hỏi, thay vì trả lời câu hỏi không? Ví dụ: nếu một CNN …

14 neural-networks deep-learning

Câu hỏi được gắn thẻ «deep-learning»