Câu hỏi được gắn thẻ «neural-networks»

Đối với các câu hỏi về mạng nhân tạo, chẳng hạn như MLP, CNN, RNN, LSTM và GRU, các biến thể của chúng hoặc bất kỳ thành phần hệ thống AI nào khác đủ điều kiện là mạng thần kinh, một phần, được lấy cảm hứng từ các mạng thần kinh sinh học.

Bộ não con người sử dụng chức năng kích hoạt nào?

Có phải bộ não con người sử dụng một chức năng kích hoạt cụ thể? Tôi đã thử thực hiện một số nghiên cứu và vì đó là một ngưỡng cho dù tín hiệu được gửi qua nơ-ron hay không, nó nghe rất giống ReLU. Tuy nhiên, tôi không thể …

13 neural-networks machine-learning brain

Mã hóa đầu vào / đầu ra cho mạng thần kinh để tìm hiểu một trò chơi dựa trên lưới

Tôi đang viết một trò chơi đồ chơi đơn giản với mục đích đào tạo một mạng lưới thần kinh sâu trên nó. Các quy tắc trò chơi đại khái như sau: Trò chơi có một bảng được tạo thành từ các tế bào hình lục giác. Cả hai người …

13 neural-networks deep-learning game-ai

1 lớp ẩn với 1000 nơ-ron so với 10 lớp ẩn với 100 nơ-ron

Những loại câu hỏi này có thể phụ thuộc vào vấn đề, nhưng tôi đã cố gắng tìm nghiên cứu giải quyết câu hỏi liệu số lượng lớp ẩn và kích thước của chúng (số lượng tế bào thần kinh trong mỗi lớp) có thực sự quan trọng hay không. …

13 neural-networks

Làm thế nào để chọn một chức năng kích hoạt?

Tôi chọn chức năng kích hoạt cho lớp đầu ra tùy thuộc vào đầu ra mà tôi cần và các thuộc tính của chức năng kích hoạt mà tôi biết. Ví dụ: tôi chọn hàm sigmoid khi tôi xử lý các xác suất, ReLU khi tôi xử lý các giá …

13 neural-networks machine-learning math activation-function

Làm thế nào để mạng lưới nghịch cảnh hoạt động?

Tôi đang đọc về các mạng đối nghịch chung (GAN) và tôi có một số nghi ngờ về nó. Cho đến nay, tôi hiểu rằng trong một GAN có hai loại mạng thần kinh khác nhau: một loại là thế hệ ( GGG ) và loại khác là phân biệt …

12 neural-networks machine-learning deep-learning generative-adversarial-networks

Điều gì làm cho mạng lưới thần kinh rất tốt trong dự đoán?

Tôi chưa quen với mạng lưới thần kinh và tôi đang cố gắng hiểu về mặt toán học điều gì làm cho mạng lưới thần kinh rất tốt trong các vấn đề phân loại. Bằng cách lấy ví dụ về một mạng nơ ron nhỏ (ví dụ: một có 2 …

12 neural-networks

Một AI có thể được đào tạo để tạo ra các phác thảo của một câu chuyện?

Tôi biết rằng một trong những mốt gần đây ngay bây giờ là đào tạo một mạng lưới thần kinh để tạo ra các màn hình và các tập mới, ví dụ như Friends hoặc The Simpsons, và điều đó thật tốt: thật thú vị và có thể là những …

12 neural-networks deep-learning applications

Các mạng còn lại sâu có nên được xem như là một tập hợp của các mạng?

Câu hỏi là về kiến trúc của Deep Residual Networks ( ResNets ). Mô hình giành được vị trí thứ nhất tại "Thử thách nhận dạng hình ảnh quy mô lớn 2015" (ILSVRC2015) trong tất cả năm bài hát chính: Phân loại ImageNet: Lưới siêu sâu sâu (trích dẫn Yann) …

12 neural-networks machine-learning deep-network deep-learning pattern-recognition

Mạng nơ ron kết hợp với hình ảnh đầu vào có kích thước khác nhau - Phân đoạn hình ảnh

Tôi đang đối mặt với vấn đề có hình ảnh có kích thước khác nhau làm đầu vào trong một nhiệm vụ phân đoạn. Lưu ý rằng hình ảnh thậm chí không có cùng tỷ lệ khung hình. Một cách tiếp cận phổ biến mà tôi thấy nói chung trong …

12 neural-networks convolutional-neural-networks datasets

Tất cả các loại mạng thần kinh khác nhau được sử dụng để làm gì?

Tôi tìm thấy bảng cheat mạng thần kinh sau đây ( Cheat Sheets cho AI, Mạng thần kinh, Học máy, Học sâu & Dữ liệu lớn ). Tất cả các loại mạng thần kinh khác nhau được sử dụng để làm gì? Ví dụ, mạng thần kinh nào có thể …

11 neural-networks machine-learning deep-learning applications

Là mạng nơ ron tế bào là một loại mạng thần kinh?

Tôi đang nghiên cứu Mạng nơ ron tế bào và đã đọc hai bài báo của Chua ( 1988 ). Trong các mạng lưới thần kinh tế bào, một tế bào chỉ liên quan đến các nước láng giềng. Vì vậy, nó rất dễ sử dụng để xử lý hình …

11 neural-networks terminology theory

Những lợi thế của mạng lưới thần kinh có giá trị phức tạp là gì?

Trong quá trình nghiên cứu, tôi đã vấp phải "mạng nơ ron có giá trị phức tạp", đó là mạng nơ ron hoạt động với đầu vào có giá trị phức tạp (có lẽ cũng có trọng lượng). Những lợi thế (hoặc đơn giản là các ứng dụng) của loại …

11 neural-networks

Có mạng lưới thần kinh với rất ít nút giải quyết vấn đề không tầm thường không?

Tôi muốn biết liệu có tồn tại bất kỳ mạng thần kinh nào không, giải quyết được (với độ chính xác> = 80%) cho bất kỳ vấn đề không cần thiết nào, sử dụng rất ít nút (trong đó 20 nút không phải là giới hạn cứng). Tôi muốn phát …

11 neural-networks

Lớp nào tiêu tốn nhiều thời gian hơn trong đào tạo CNN? Các lớp kết hợp với các lớp FC

Trong Mạng thần kinh Convolutional, lớp nào tiêu tốn thời gian tối đa trong đào tạo? Các lớp kết hợp hoặc các lớp được kết nối đầy đủ? Chúng ta có thể lấy kiến trúc AlexNet để hiểu điều này. Tôi muốn thấy thời gian chia tay của quá trình …

11 neural-networks deep-learning convolutional-neural-networks

Làm cách nào để chọn các tính năng có liên quan của dữ liệu?

Gần đây tôi đang nghiên cứu một vấn đề để thực hiện một số phân tích chi phí về chi tiêu của tôi cho một số tài nguyên cụ thể. Tôi thường đưa ra một số quyết định thủ công từ phân tích và kế hoạch phù hợp. Tôi có …

11 neural-networks machine-learning datasets feature-selection

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.

Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.