Trí tuệ nhân tạo machine-learning

2

Những lợi ích nào có thể nhận được bằng cách áp dụng Mạng nơ ron kết hợp đồ thị thay vì CNN thông thường?

Những lợi ích nào chúng ta có thể nhận được bằng cách áp dụng Mạng nơ ron kết hợp đồ thị thay vì CNN thông thường? Ý tôi là nếu chúng ta có thể giải quyết vấn đề bằng CNN, lý do nào chúng ta nên chuyển đổi sang Mạng …

9 machine-learning deep-learning convolutional-neural-networks graphs geometric-deep-learning

3

Có tìm kiếm cây Monte Carlo đủ điều kiện như học máy?

Theo hiểu biết của tôi, thuật toán tìm kiếm cây Monte Carlo (MCTS) là một giải pháp thay thế cho minimax để tìm kiếm một cây nút. Nó hoạt động bằng cách chọn một nước đi (nói chung, một nước có cơ hội cao nhất là tốt nhất), và sau …

9 machine-learning reinforcement-learning game-ai monte-carlo-tree-search alphazero

3

Phát hiện vùng chú ý trực quan trong ảnh

Tôi đang cố gắng phát hiện khu vực chú ý trực quan trong một hình ảnh nhất định và cắt hình ảnh vào khu vực đó. Ví dụ, được cung cấp một hình ảnh có kích thước bất kỳ và hình chữ nhật có kích thước LxW làm đầu vào, …

9 machine-learning image-recognition algorithm computer-vision pattern-recognition

5

Thuật toán học máy nào có thể được sử dụng để xác định các mẫu trong bộ dữ liệu về hiệu năng bộ đệm của CPU?

Tôi cần một thuật toán học máy để xác định các mẫu trong bộ dữ liệu (được lưu trong tệp CSV) có chứa chi tiết về hiệu suất bộ đệm của CPU. Cụ thể hơn, tập dữ liệu chứa các cột như Readhits, Readmisshoặc Writehits. Các mẫu mà thuật toán …

9 machine-learning algorithm unsupervised-learning pattern-recognition

3

Có một mô hình AI để tạo ra các câu châm biếm?

Tôi hiện đang làm việc trên một ứng dụng AI Android. Tôi nhận thức được các mô hình AI để tạo ra các câu ngẫu nhiên. Tuy nhiên, có một mô hình AI để tạo ra các câu châm biếm?

9 machine-learning algorithm

2

Các thuật toán học sâu có đại diện cho các phương pháp dựa trên tập hợp không?

Một thời gian ngắn về học tập sâu (để tham khảo) : Deep learning là một nhánh của học máy dựa trên một tập hợp các thuật toán cố gắng mô hình hóa các mức độ trừu tượng cao trong dữ liệu bằng cách sử dụng biểu đồ sâu với …

9 neural-networks machine-learning deep-learning convolutional-neural-networks computer-vision

1

Điều gì gây ra một mô hình yêu cầu tỷ lệ học tập thấp?

Tôi đã suy nghĩ về điều này trong một thời gian mà không phát triển trực giác cho toán học đằng sau nguyên nhân của việc này. Vậy điều gì khiến một mô hình cần tỷ lệ học tập thấp?

8 machine-learning hyper-parameters

2

Các thuật toán học máy (CNNs?) Có thể được sử dụng / đào tạo để phân biệt giữa các khác biệt nhỏ về chi tiết giữa các hình ảnh không?

Tôi đã tự hỏi liệu các thuật toán học máy (CNNs?) Có thể được sử dụng / đào tạo để phân biệt giữa các khác biệt nhỏ về chi tiết giữa các hình ảnh (chẳng hạn như sự khác biệt nhỏ về sắc độ của màu đỏ hoặc màu khác …

8 machine-learning convolutional-neural-networks image-recognition classification

1

Có phải Nassim Taleb nói đúng về việc AI không thể dự đoán chính xác một số loại phân phối nhất định?

Vì vậy, Taleb có hai phương pháp để mô tả phân phối dữ liệu nói chung. Một là Mediocristan, về cơ bản có nghĩa là những thứ nằm trên phân phối Gaussian như chiều cao và / hoặc cân nặng của con người. Cái còn lại được gọi là Extremistan, …

8 machine-learning ai-design probability statistical-ai

1

Giải thích trực quan về cách thức hoạt động của AutoML của Google là gì?

Gần đây tôi đã đọc rằng Google đã phát triển một AI mới mà bất kỳ ai cũng có thể tải lên dữ liệu và nó sẽ ngay lập tức tạo ra các mô hình tức là một mô hình nhận dạng hình ảnh dựa trên dữ liệu đó. Ai …

8 machine-learning ai-design research

2

Lisp có còn đáng học ngày nay trong bối cảnh cụ thể của Machine learning không?

Lisp ban đầu được tạo ra như một ký hiệu toán học thực tế cho các chương trình máy tính, chịu ảnh hưởng của ký hiệu lambda của Alonzo Church. Nó nhanh chóng trở thành ngôn ngữ lập trình ưa thích cho nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI), theo …

8 machine-learning deep-learning history programming-languages lisp

1

Làm thế nào một người gỡ lỗi, hiểu hoặc sửa chữa kết quả của một mạng lưới thần kinh?

Có vẻ như không có gì phải bàn cãi khi nói rằng các phương pháp tiếp cận dựa trên NN đang trở thành công cụ khá mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực AI - cho dù nhận dạng và phân tách hình ảnh (khuôn mặt ở biên giới, cảnh đường …

8 neural-networks machine-learning philosophy security explainable-ai

1

Có mô hình học máy nào khác ngoài Học tăng cường và Học Q để chơi trò chơi video không?

Vũ trụ của OpenAI sử dụng thuật toán RL và tôi đã nghe nói về một số dự án đào tạo trò chơi bằng cách sử dụng Q learning, nhưng có bất kỳ dự án nào khác được sử dụng để làm chủ / chiến thắng trò chơi không? Các …

8 machine-learning reinforcement-learning genetic-algorithms game-theory

3

Các ứng dụng của Định lý Bayes

Định lý của Bayes được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo và học máy như thế nào? Khi còn là học sinh trung học, tôi sẽ viết một bài luận về nó và tôi muốn có thể giải thích Định lý Bayes, cách sử dụng chung và cách sử …

8 machine-learning

2

Sự khác biệt giữa tiếp tuyến hyperbolic và tế bào thần kinh sigmoid là gì?

Hai hàm kích hoạt phổ biến được sử dụng trong học sâu là hàm tiếp tuyến hyperbol và hàm kích hoạt sigmoid. Tôi hiểu rằng tiếp tuyến hyperbol chỉ là một sự thay đổi kích thước và dịch của hàm sigmoid: tanh(z)=2σ(z)−1tanh⁡(z)=2σ(z)−1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1 . Có sự khác …

8 neural-networks machine-learning deep-network comparison hidden-layers

Câu hỏi được gắn thẻ «machine-learning»