인공 지능

머신 러닝을 배우고 자하는 학생으로서, 공부를 시작하는 방법과 최신 상태를 유지하는 방법을 알고 싶습니다. 예를 들어, 저는 RL 및 MAB 문제에 대해 기꺼이 노력하고 있지만 이러한 주제에 대한 거대한 문헌이 있습니다. 또한 이러한 주제는 AI 및 ML, 운영 연구, 제어 공학, 통계 등과 같은 다른 커뮤니티의 연구원이 연구합니다. 매주이 주제에 …

11 machine-learning  reinforcement-learning  research  markov-decision-process 

Hopfield 네트워크는 벡터를 저장하고 노이즈 버전의 벡터를 검색 할 수 있습니다. 모든 뉴런이 벡터 값과 동일하게 설정 될 때 에너지 기능을 최소화하기 위해 가중치를 설정하고 노이즈 버전을 입력으로 사용하여 벡터를 검색하고 네트가 에너지 최소값으로 설정되도록합니다. 네트가 가장 가까운 최소값에서 해결 될 것이라는 보장이 없다는 사실과 같은 문제를 버리고 – 결국 …

11 deep-learning  topology 

최적화 프로그램 ( )을 사용하고 단일 채널 오디오 소스 분리 작업을 수행 하는 auto-encoder네트워크를 훈련하고 있습니다 . 학습률을 한 요인 씩 감퇴시킬 때마다 네트워크 손실이 급격히 증가한 다음 학습률이 다음 감퇴 할 때까지 감소합니다.Adamamsgrad=TrueMSE loss 네트워크 구현 및 교육에 Pytorch를 사용하고 있습니다. Following are my experimental setups: Setup-1: NO learning …

11 machine-learning  deep-learning  optimization  autoencoders  loss-functions 

TRPO (Trusted Region Policy Optimization) 및 PPO (Proximal Policy Optimization)는 최첨단 정책 그라디언트 알고리즘입니다. 단일 연속 동작을 사용하는 경우 일반적으로 손실 함수에 대해 확률 분포 (예 : 가우시안)를 사용합니다. 대략적인 버전은 다음과 같습니다. L ( θ ) = 로그( P(ㅏ1) ) ,엘(θ)=로그⁡(피(ㅏ1))ㅏ,L(\theta) = \log(P(a_1)) A, 어디 ㅏㅏA 보상의 장점입니다 피(ㅏ1)피(ㅏ1)P(a_1) …

11 deep-learning  reinforcement-learning  trpo 

신경망을 실행하기 위해 자체 시스템을 프로그래밍하려고합니다. 필요한 노드 수를 줄이려면 입력 회전을 동일하게 처리하도록 제안했습니다. 내 네트워크는 모든 사각형과 그 주변 사각형을 격자 모양으로보고 해당 사각형의 출력을 제공하여 Conway의 게임 게임을 배우고 예측하는 것을 목표로합니다. 입력은 9 비트 문자열입니다. 위는 010 001 111로 표시됩니다. 그러나이 모양에는 세 가지 다른 회전이 …

11 neural-networks 

AI에서 검색 의 개념 이 중요하다는 것을 이해했습니다 . 거기의 질문 이 주제에 관한 본 웹 사이트는하지만, 하나는 또한 직관적 이유를 이해할 수 있습니다. 나는 한 학기의 절반 동안 지속되는 AI에 대한 입문 과정을 가졌으므로 AI의 모든 주제를 다룰 시간이 충분하지 않았지만 AI 이론을 배울 것으로 기대했습니다. "), 그러나 실제로 …

11 philosophy  search  education 

블록 체인 기술로 AI를 배포하려는 시도가 있었습니까? AI 노드가 독립적으로 작동하지만 (규칙 화 된 규칙 세트에 따라) 전 세계 여러 위치에서 동일한 공유 분산 데이터베이스를 생성, 검증 및 저장하는 중앙 제어 지점이없는 AI 네트워크의 분산 된 예가 있습니까?

11 multi-agent-systems  blockchain 

이 질문은 상당히 "비공식적 인"소스에서 비롯됩니다. 2001, A Space Odyssey 및 Ex Machina 와 같은 영화 ; Destination Void (Frank Herbert) 와 같은 책 과 다른 사람들은 일반 지능 이 생존 하기 를 원 하고 그 중요성을 배우는 것을 제안 합니다. 생존에 대한 몇 가지 주장이있을 수 있습니다. 가장 눈에 …

11 agi 

1-2 개의 숨겨진 레이어로 대부분의 문제를 해결할 수 있다는 것을 읽었습니다. 2 이상이 필요하다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 어떤 종류의 문제가 필요합니까 (예를 들어주세요)?

11 deep-network  hidden-layers 

인공 지능에 대한 흥미로운 신화는 무엇이며 그 뒤에 숨겨진 사실은 무엇입니까?

10 philosophy  strong-ai  mythology-of-ai 

이 예제를 고려해 봅시다 : 존의 생일이야 연을 사자 우리 인간은 연이 왜 사게되는지 물으면 연이 생일 선물이라고 말할 것입니다. 우리는이 추론을 상식 이라고 부릅니다 . 인공 지능 에이전트에서 왜 이것이 필요한가요? 많은 인간의 실수가 이러한 모호한 가정으로 인해 발생하기 때문에 많은 문제가 발생할 수 있다고 생각합니다. AI가 상식을 사용하여 …

10 philosophy  agi  knowledge-representation  common-sense-knowledge 

특이점이라는 용어는 종종 비전 기술을 설명하기 위해 주류 미디어에서 사용됩니다. 이 책 은 Ray Kurzweil이 인기있는 저서 인 특이점 : 인간이 생물학을 초월했을 때 (2005)에 소개되었습니다. 그의 저서에서 Kurzweil은 나노 기술, 컴퓨터, 유전자 변형 및 인공 지능을 포함한 인류의 미래에 대한 전망을 제시합니다. 그는 무어의 법칙으로 컴퓨터가 기하 급수적으로 성장하여 …

10 philosophy  theory  superintelligence  singularity  mythology-of-ai 

AlphaGo Zero 에는 이전 제품과 비교하여 몇 가지 개선 사항이 포함되어 있습니다. 이 치트 시트 에서 Alpha Go Zero의 아키텍처 세부 사항을 볼 수 있습니다 . 이러한 개선 사항 중 하나는 이동 확률과 상태 값을 동시에 계산하는 단일 신경망을 사용하는 반면, 이전 버전은 별도의 신경망을 사용했습니다. 이 논문에 따르면 병합 …

10 neural-networks  comparison  architecture  alphago-zero  efficiency 

인공 지능, 인간 지능 또는 다른 형태의 지능에 대해 이야기 할 때 일반적으로 지능 이라는 용어는 무엇을 의미합니까? 당신은 무엇을 지적하고 싶습니까? 다시 말해, 지능 이라는 용어를 가장 일반적인 방법으로 어떻게 정의 할 수 있습니까?

10 definitions 

빨간색 픽셀과 파란색 픽셀을 제외한 검은 색 화면 인 게임을 상상해보십시오. 이 게임이 인간에게 주어지면, 먼저 화살표 키를 누르면 빨간 픽셀이 움직일 것입니다. 다음으로 시도 할 것은 빨간색 픽셀을 파란색 픽셀로 옮기는 것입니다. 이 게임을 AI에 제공하면 백만 번 시도한 후 실수로 파란색 픽셀로 이동하여 보상을 받기까지 무작위로 빨간색 픽셀을 …

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