폐쇄되었습니다 . 이 질문은 의견 기반 입니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 사실과 인용으로 답변 할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 삼년 전에 . Stephen Hawking의 인용문은 꽤 오랫동안 헤드 라인에 있습니다. 인공 지능은 인간이 개미와 같이 너무 영리 해지면 인류를 지울 …
환경이 확률 론적이라면 최적 정책은 항상 확률 적 (즉, 상태에서 행동에 대한 확률 분포로의지도)인가? 직관적으로 환경이 결정론적인 경우 (즉, 에이전트가 상태 인 경우)sss 그리고 행동을 취한다 aaa다음 상태 s′s′s' 시간 단계에 관계없이 항상 동일하면 최적의 정책도 결정 론적이어야합니다 (즉, 행동에 대한 확률 분포가 아니라 상태에서 행동으로의 맵이어야 함).
오토 인코더 는 나중에 재구성하기 위해 입력의 압축 된 표현을 배우는 신경망으로, 차원 축소에 사용될 수 있습니다. 그것들은 인코더와 디코더 (별도의 신경망이 될 수 있음)로 구성됩니다. 차원 축소는 데이터가 희박 해지고 "통계적 유의성"을 얻는 것이 더 어려운 차원의 저주와 관련된 문제를 처리하거나 완화하기 위해 유용 할 수 있습니다. 따라서 자동 …
ReLU 대신 Leaky ReLU를 사용하는 이점은 이런 방식으로 사라지는 그라디언트를 가질 수 없다는 것입니다. 파라 메트릭 ReLU는 네가티브 입력에 대한 출력의 기울기가 학습 가능한 매개 변수 인 반면, Leaky ReLU에서는 하이퍼 파라미터라는 유일한 차이점과 동일한 장점이 있습니다. 그러나 Leaky ReLU 또는 Parametric ReLU 대신 ReLU를 사용하는 것이 더 편리한 경우가 …
그것은 한 최근 내 관심을 끌게 체스 전문가들은 화가의 무언가로이 지금은 유명한 경기의 결과를 걸렸다. 참조 : 체스의 새로운 최고 선수는 두려움이없고, 스와 시버 클링 알고리즘입니다 Chess and Chess AI에 대한 비전문가로서, AlphaGo의 성능과 조합 게임과 관련하여 이러한 유형의 방법의 검증에 기초하여, 오래된 AI는 기회가 없을 것이라고 가정했습니다. AlphaZero의 승리가 …
그래서 슬라이딩 블록 퍼즐 (숫자 유형) 에 BFS를 구현하려고했습니다 . 이제 내가 주목 한 것은 4*4보드 가 있다면 상태의 수만큼 클 수 있으므로 16!미리 모든 상태를 열거 할 수는 없다는 것입니다. 그래서 내 질문은 이미 방문한 주를 어떻게 추적합니까? (각 클래스 인스턴스에는 고유 한 보드 패턴이 포함 된 클래스 보드를 …
비디오 파일 내부의 TV 채널 로고를 감지하려고하므로 입력 .mp4비디오가 주어지면 특정 프레임, 즉 첫 번째 프레임에 해당 로고가 있는지 여부를 감지하십시오. 로고는 사전에 동일하지만 크기가 100 % 같지는 않지만 위치는 항상 고정되어 있습니다. 이미 패턴 일치 기반 접근 방식이 있습니다. 그러나 패턴 크기가 100 % 같아야합니다. 이를 달성하기 위해 딥 …
신경망에 대한 경험이 많은 사람에게는 어리석게 들릴 수 있지만 나를 귀찮게합니다 ... 초기 가중치를 무작위로 지정하면 훈련 된 네트워크의 모양에 다소 가까운 더 나은 결과를 얻을 수 있지만 합리적인 가중치 범위의 경우 0.5 또는 다른 평균 인 반면, 정확한 가중치와 일치 할 수 있습니다. 가치는 좋은 기본 설정처럼 들릴 것입니다 …
나는이 특정 게임을위한 엔진이 아직 없기 때문에 현재 카드 게임을하기 위해 엔진을 작성하고 있습니다. 나중에 게임에 신경망을 도입하고 게임을 배우기를 바랍니다. AI 플레이어에게 도움이되는 방식으로 엔진을 작성하고 있습니다. 선택 지점이 있으며 해당 지점에 유효한 옵션 목록이 표시됩니다. 무작위 선택은 게임을 할 수 있습니다 (아직 좋지는 않지만). 신경망 (주로 NEAT 및 …
책 인공 지능 : 현대적 접근 (제 3 판) 26 장 에서 교과서는 "기술적 특이성"에 대해 논의합니다. 1965 년에 쓴 IJ Good의 인용문은 다음과 같습니다. 초 지능형 기계를 영리한 사람의 모든 지적 활동을 능가하는 기계로 정의하십시오. 기계 설계는 이러한 지적 활동 중 하나이므로 초 지능형 기계는 더 나은 기계를 설계 …