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.

Máy tính sẽ có thể hiểu cảm xúc của người dùng?

Tôi đang nghiên cứu tính toán tình cảm. Đặc biệt, tôi đang nghiên cứu phần nhận diện cảm xúc, tức là nhiệm vụ nhận biết cảm xúc đang được người dùng / đối tượng cảm nhận. Ví dụ, ảnh hưởng có thể được sử dụng cho đến cuối này. Tôi …

11 neural-networks research learning-algorithms

Tiếng ồn ảnh hưởng đến khái quát như thế nào?

Việc tăng tiếng ồn trong dữ liệu có giúp cải thiện khả năng học tập của một mạng không? Liệu nó có làm nên sự khác biệt hay nó phụ thuộc vào vấn đề đang được giải quyết? Nó ảnh hưởng đến quá trình khái quát hóa như thế nào?

11 neural-networks machine-learning statistical-ai generalization

Làm cách nào tôi có thể làm cho mạng của mình xử lý các vòng quay của đầu vào như nhau?

Tôi đang cố gắng lập trình hệ thống của riêng tôi để chạy một mạng thần kinh. Để giảm số lượng nút cần thiết, nó đã được đề xuất để làm cho nó xử lý các vòng quay của đầu vào như nhau. Mạng của tôi nhằm mục đích tìm …

11 neural-networks

BERT có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ tạo câu không?

Tôi là một người mới học về NLP. Tôi quan tâm đến nhiệm vụ tạo câu. Theo tôi thấy, một phương pháp tiên tiến là CharRNN , sử dụng RNN để tạo ra một chuỗi các từ. Tuy nhiên, BERT đã xuất hiện vài tuần trước và rất mạnh mẽ. …

11 neural-networks deep-learning natural-language-processing

Tại sao mạng nơ ron hợp nhất của AlphaGo Zero hiệu quả hơn hai mạng thần kinh riêng biệt?

AlphaGo Zero chứa một số cải tiến so với người tiền nhiệm của nó. Các chi tiết kiến trúc của Alpha Go Zero có thể được nhìn thấy trong bảng cheat này . Một trong những cải tiến đó là sử dụng một mạng thần kinh duy nhất để tính …

10 neural-networks comparison architecture alphago-zero efficiency

Một mạng lưới thần kinh có thể làm việc ra khái niệm khoảng cách?

Hãy tưởng tượng một trò chơi trong đó nó là một màn hình đen ngoài pixel đỏ và pixel xanh. Đưa trò chơi này cho một người, trước tiên họ sẽ thấy rằng nhấn các phím mũi tên sẽ di chuyển pixel màu đỏ. Điều tiếp theo họ sẽ thử …

10 neural-networks game-ai path-planning teaching-concepts

Sử dụng mạng nơ ron để nhận dạng các mẫu trong ma trận

Tôi đang cố gắng phát triển một mạng lưới thần kinh có thể xác định các tính năng thiết kế trong các mô hình CAD (ví dụ: khe, trùm, lỗ, túi, bước). Dữ liệu đầu vào tôi dự định sử dụng cho mạng là ma trận lo lắng (trong đó …

10 neural-networks machine-learning convolutional-neural-networks pattern-recognition detecting-patterns

AI có thể tạo chương trình

Tôi đã xem xét Viv một tác nhân thông minh nhân tạo đang phát triển. Dựa trên những gì tôi hiểu, AI này có thể tạo mã mới và thực thi nó dựa trên truy vấn từ người dùng. Điều tôi tò mò muốn biết là làm thế nào AI …

10 neural-networks machine-learning deep-learning ai-design natural-language-processing

Có phải mạng lưới thần kinh và các biến thể của nó là cách duy nhất để đạt được trí thông minh nhân tạo thực sự?

Theo kiến thức của tôi, hầu hết các nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hiện nay sử dụng một số loại mạng thần kinh hoặc các biến thể của nó. Một ví dụ điển hình là bảng chữ cái của DeepMind mà tôi tin là một mạng lưới thần kinh …

10 neural-networks

Điều gì xảy ra khi tôi trộn các chức năng kích hoạt?

Có một số chức năng kích hoạt, chẳng hạn như ReLU, sigmoid hoặc . Điều gì xảy ra khi tôi trộn các chức năng kích hoạt?tanhtanh\tanh Gần đây tôi phát hiện ra rằng Google đã phát triển chức năng kích hoạt Swish (x * sigmoid). Bằng cách thay đổi chức …

10 neural-networks machine-learning activation-function relu sigmoid

Nó có ý nghĩa gì đối với một tế bào thần kinh trong mạng lưới thần kinh được kích hoạt?

Tôi chỉ vấp phải khái niệm về sự bao phủ của tế bào thần kinh, đó là tỷ lệ của các tế bào thần kinh được kích hoạt và tổng số tế bào thần kinh trong một mạng lưới thần kinh. Nhưng nó có nghĩa gì đối với một tế …

10 neural-networks ai-basics concepts activation-function

Những lợi thế của ReLU so với Leaky ReLU và ReLU tham số (nếu có) là gì?

Tôi nghĩ rằng lợi thế của việc sử dụng Leaky ReLU thay vì ReLU là theo cách này chúng ta không thể có độ dốc biến mất. ReLU tham số có cùng một lợi thế với sự khác biệt duy nhất là độ dốc của đầu ra cho đầu vào …

10 neural-networks activation-function relu

Các mô hình có tiềm năng để thay thế các mạng thần kinh trong tương lai gần là gì?

Có những mô hình khả thi nào có khả năng thay thế mạng lưới thần kinh trong tương lai gần không? Và chúng ta thậm chí cần điều đó? Điều tồi tệ nhất về việc sử dụng mạng lưới thần kinh về hiệu quả là gì?

10 neural-networks convolutional-neural-networks recurrent-neural-networks

Sử dụng AI hoặc Mạng thần kinh để phát hiện logo

Tôi đang cố gắng phát hiện logo kênh TV bên trong tệp video, vì vậy chỉ cần cung cấp một .mp4video đầu vào , phát hiện xem logo đó có trong một khung cụ thể hay không, nói khung đầu tiên hay không. Chúng tôi có logo đó trước (mặc …

10 neural-networks convolutional-neural-networks pattern-recognition detecting-patterns

Tại sao trọng lượng ban đầu trong mạng lưới thần kinh được chọn ngẫu nhiên?

Điều này nghe có vẻ ngớ ngẩn với một người có nhiều kinh nghiệm với các mạng lưới thần kinh nhưng nó làm phiền tôi ... Ý tôi là việc ngẫu nhiên các trọng số ban đầu có thể mang lại cho bạn kết quả tốt hơn, gần giống với …

10 neural-networks training

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.