인공 지능

현재 저는 Gomoku 게임을하기 위해 AI를 만드는 프로젝트를 수행하고 있습니다 (tic tac toe와 같지만 15 * 15 보드에서 플레이하고 승리하려면 5 연속을 요구합니다). Q 학습을 사용하고 테이블에 게임 상태 / 액션을 저장하여 완벽한 틱택 토 AI를 이미 성공적으로 구현했지만 15 * 15 보드의 경우 가능한 게임 상태가 너무 커져이 프로젝트를 …

9 neural-networks  machine-learning  genetic-algorithms  combinatorial-games 

일반적인 소비자 급 GPU에서 학습 할 수있는 신경망의 크기에 대한 대략적인 추정치 를 제공 할 수 있습니까? 예를 들면 다음과 같습니다. 운동 의 출현 (강화) 종이는 뉴런의 탄 활성화를 사용하여 네트워크를 훈련시킵니다. 그들은 Planar Walker를 위한 300,200,100 유닛의 3 계층 NN을 가지고 있습니다. 그러나 그들은 하드웨어와 시간을보고하지 않습니다 ... 그러나 …

9 neural-networks 

체스 같은 보드 게임을 발명했습니다. 자율적으로 재생할 수 있도록 엔진을 만들었습니다. 엔진은 기본적으로 의사 결정 트리입니다. 다음과 같이 구성됩니다. 각 노드에서 가능한 모든 법적 움직임을 찾는 검색 기능 보드 위치에 숫자 값을 할당하는 평가 기능 사전 정리 부정 알고리즘 이 엔진의 주요 문제점은 평가 기능의 최적화가 실제로 까다 롭다는 것입니다. …

9 reinforcement-learning  game-ai  game-theory  combinatorial-games  negamax 

나는 Hinton의 새로운 논문 인 "Dynamic Routing Between Capsules"를 읽고 초록에서 "활동 벡터"라는 용어를 이해하지 못했습니다. 캡슐은 활동 벡터가 개체 또는 개체 부분과 같은 특정 유형의 개체의 인스턴스화 매개 변수를 나타내는 뉴런 그룹입니다. 우리는 활동 벡터의 길이를 사용하여 실체가 존재할 확률과 인스턴스화 매개 변수를 나타내는 방향을 나타냅니다. 한 레벨의 활성 …

9 neural-networks 

저는 컴퓨터 공학 박사 과정을 밟고 있으며 현재 기계 윤리 (철학과 AI를 결합한 학문 분야, 명시 적 윤리 프로그램 또는 상담원을 만드는 분야)에서 수행되는 응용 프로그램에서 최첨단 개요를 만들고 있습니다. 이 분야에는 기술적 인 배경을 가진 많은 사람들이 있지만,이 분야는 대부분 이론적 논증을 포함하고 있으며 구현이 상대적으로 적습니다. 나는 윤리가 …

9 philosophy  ethics  social  implementation 

MSE가 볼록하기 때문에 훌륭하다고 언급 한 여러 자료. 그러나 나는 특히 신경망의 맥락에서 방법을 얻지 못합니다. 우리가 다음을 가지고 있다고 가정 해 봅시다. XXX: 훈련 데이터 세트 YYY: 목표 ΘΘ\Theta: 모델의 매개 변수 세트 fΘfΘf_\Theta (비선형 성을 갖는 신경망 모델) 그때: MSE(Θ)=(fΘ(X)−Y)2MSE⁡(Θ)=(fΘ(X)−Y)2\operatorname{MSE}(\Theta) = (f_\Theta(X) - Y)^2 이 손실 함수가 항상 …

9 neural-networks  math  backpropagation  gradient-descent 

유추는 의사 소통이 매우 강력합니다. 알려진 도메인에 매핑하기 만하면 도메인 지식이없는 사람들에게 복잡한 개념을 설명 할 수 있습니다. Hofstadter 는 그들이 중요하다고 말하고 Dijkstra는 그들이 위험하다고 말합니다. 어쨌든, 유추는 인간 커뮤니케이션에서 개념을 전달하는 강력한 방법으로 볼 수 있습니다 ( 전학 학습 이라고 말 할까요?). Case-Based Reasoning 과 같은 레거시 작업을 …

9 ai-design  philosophy  agi 

작년부터 저는 기계 학습의 가장 중요한 논문을 이해하기 위해 다양한 과목을 공부했습니다. S. Hochreiter & J. Schmidhuber. (1997).장기 단기 기억 . 신경 계산, 9 (8), 1735-1780. 그러나 수학적 배경이 없기 때문에 다음과 같은 주제를 배우기 시작했습니다. 계산법 다변량 미적분 수학적 분석 선형 대수 미분 방정식 실제 분석 (측정 이론) 초등 …

9 machine-learning  getting-started 

나는 Winograd SHRDLU 프로그램을 보았고 매우 흥미롭고 주목할 만하다 . 그것에 관한 합의는 무엇입니까? 비슷한 시도가 있습니까? 저는 프로그램의 기능, LISP 언어 등을 다루는 Terry Winograd Understanding Natural Language 의 책을 읽고 있습니다. 나는 또한 언어 학자 마이클 할리데이 (Michael Halliday) 와 언어학 이론 ( Winograd 's book)에 언급 된 …

9 natural-language-processing  computational-linguistics  lisp 

농담에 대한 가상 조수의 성능에 대한 최근의 유선 비디오를 보았습니다. 그것들은 인간에 의해 구성되었지만 AI가 일부를 작성하기에 충분히 좋은지 알고 싶습니다.

9 machine-learning 

저는 지금 Scikit-Learn 및 TensorFlow를 사용한 Hands-On Machine Learning 이라는 책을 읽고 있습니다.이 책의 10 장에서 저자는 다음과 같이 씁니다. 생물학적 신경망 (BNN) 4의 구조는 여전히 활발한 연구의 대상이지만 뇌의 일부는 매핑되어 있으며 그림 10-2에 표시된 것처럼 뉴런은 종종 연속적인 계층으로 구성되어있는 것으로 보입니다. 그러나 어떤 연구와도 관련이없는 것 같습니다. …

9 artificial-neuron  biology 

NEAT (neural net evolution)로 실험하고 싶습니다. 나는 90 년대에 C ++로 GA와 신경망 코드를 작성하여 놀았지만 DIY 접근법은 결국 노동 집약적 인 것으로 판명되었습니다. 그 이후로 많은 것들이 바뀌었고, 매우 흥미로운 오픈 소스 라이브러리와 도구가 많이 있습니다. 다른 오픈 소스 라이브러리 (예 : DEAP)를 Google에 검색했지만 적절한 라이브러리를 선택하는 데 …

9 neural-networks  genetic-algorithms  neat 

최근 포커 플레이어 챔피언을이기는 머신은 얼마나 강력합니까?

9 neural-networks  machine-learning 

데이터 마이닝 방법을 연구하는 동안 두 가지 주요 범주가 있음을 이해하게되었습니다. 예측 방법 : 분류 회귀 설명 방법 : 클러스터링 협회 규칙 위치, 활동, 배터리 수준 (훈련 모델에 대한 입력)을 기반으로 사용자 가용성 (출력)을 예측하고 싶기 때문에 "예측 방법"을 선택하는 것이 분명하지만 지금은 선택할 수없는 것 같습니다. 분류 및 회귀. …

9 machine-learning  ai-design  classification  prediction  regression 

나는 심층 신경망이 비교적 쉽게 바보 ( 링크 )되어 신뢰 주제에서 완전히 (또는 적어도 대부분) 합성 / 인공 이미지를 인식하는 데 높은 신뢰를 줄 수 있음을 읽었습니다 . 개인적으로, 나는 합성 / 인공 이미지에 대해 높은 신뢰를주는 DNN의 큰 문제는 보이지 않지만, 화이트 노이즈 ( link )에 대한 높은 신뢰도 …

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