인공 지능

신경망의 활성화 기능은 비선형 성을 도입하는 데 도움이된다고합니다 . 이것은 무엇을 의미 하는가? 비선형 성은 무엇인가이 맥락에서 의미합니까? 이 비선형 성의 도입은 어떻습니까? 도움이됩니까? 활성화 기능 의 다른 목적이 있습니까?

17 neural-networks  deep-learning 

신경망에 난수 생성기의 출력을 공급하고 해싱 (또는 생성기) 기능을 익힐 것으로 기대하여 다음에 생성되는 의사 난수 가 무엇인지 예측할 수 있습니까? 이와 같은 것이 이미 존재합니까? 이 또는 이와 관련하여 (의사 난수의 예측과 관련하여) 이미 연구가 완료된 사람이라면 누구나 올바른 리소스를 알려줄 수 있습니까? 현재이 라이브러리와 관련 링크를보고 있습니다. https://github.com/Vict0rSch/deep_learning/tree/master/keras/recurrent

17 deep-learning  unsupervised-learning  prediction  lstm 

일반적으로 자동화 된 AI 솔루션으로 대체 할 수있는 작업 설명을 재발 명 할 가능성은 무엇입니까? 내 초기 아이디어는 다음과 같습니다. AI 모니터링 및 잘못된 조치 표시 매우 까다로운 시나리오에서 제어권을 인수 할 수 있습니다. AI의 정확성을 높이기 위해 더 많은 교육 / 테스트 데이터를 생성 / 수집합니다.

16 philosophy  social 

Alpha Go에 관한 Reddit 게시물에서이 개념에 대해 들었습니다. 나는 논문과 기사를 살펴 보았지만 실제로 알고리즘을 이해할 수는 없었습니다. 그렇다면 누군가 Monte-Carlo 검색 알고리즘의 작동 방식과 게임 재생 AI 봇 구축에 어떻게 사용되는지에 대해 쉽게 이해할 수 있습니까?

16 gaming  monte-carlo-tree-search 

검색 엔진은 사용자가 검색 한 내용을 분석하고 기억하는 방식 때문에 AI로 간주됩니까? 아니면 최근에 검색 한 내용의 광고를 어떻게 보냅니 까? 이것이 AI 또는 똑똑한 것으로 간주됩니까?

16 machine-learning  philosophy  definitions 

MNN (Modular / Multiple Neural Networks)은 서로 또는 다른 더 높은 네트워크에 공급할 수있는 더 작고 독립적 인 네트워크를 훈련하는 데 중점을 둡니다. 원칙적으로, 계층 적 조직은보다 복잡한 문제 공간을 이해하고 더 높은 기능에 도달 할 수 있지만 과거에 이와 관련하여 수행 된 구체적인 연구의 예를 찾기가 어렵습니다. 몇 가지 …

16 neural-networks  topology  architecture  neurons  biology 

"Neural Networks는 우리가 인간의 두뇌를 모델링하는 데 가장 좋은 근사치"라고 여러 번 들었습니다. 그리고 Neural Networks는 우리의 두뇌를 닮은 것으로 알려져 있습니다. 나는이 모델이 단순화되었다고 의심하지만 얼마입니까? 바닐라 NN은 우리가 인간의 뇌에 대해 알고있는 것과 얼마나 다른가? 우리도 알고 있습니까?

16 neural-networks  brain  topology 

저는 소프트웨어 엔지니어링 학생이며 AI의 초보자입니다. AI 학습을 시작하는 방법에 대한 많은 기사를 읽었지만 각 기사는 다른 방법을 제안합니다. 전문가 중 일부가 올바른 방법으로 시작하는 데 도움이 될지 궁금합니다. 몇 가지 더 구체적인 질문 어떤 언어에 집중해야합니까? 많은 기사에서 AI, Python, C ++ 또는 Lisp를 제안합니다. 언급 된 다른 언어 …

16 ai-basics  getting-started  math  programming-languages 

이 사이트에 대한 몇 가지 질문에 유전자 알고리즘이 언급되어 있으며 실제로 그에 대해 많이 알지 못한다는 것을 알게되었습니다. 나는 이전에 그 용어를 들었지만, 내가 사용한 것은 아니기 때문에, 그들이 어떻게 작동하고 무엇이 좋은지에 대해 많이 모른다. 내가 아는 것은 그것들이 일종의 진화와 무작위로 변화하는 가치를 포함한다는 것입니다. 기본 원리를 설명하는 …

16 genetic-algorithms 

에서 이 문서 , 저자의 주장은 (명시 적 목표없이) 혼자 참신에 의해 진화를 안내하는 것은 더 나은 명시 적 목표를 사용하는 것보다 문제를 해결할 수있다. 다시 말해, 유전자 알고리즘을위한 적합성 함수로서 신규성 측정치를 사용하는 것은 목표 지향적 피트니스 함수보다 더 효과적이다. 어떻게 가능합니까?

16 genetic-algorithms 

교차 엔트로피는 KL 발산과 목표 분포의 엔트로피와 동일합니다. 두 분포가 동일 할 때 KL은 0과 같습니다. 이는 교차 분포 엔트로피가 일치하는 대상 분포의 엔트로피보다 더 직관적 인 것처럼 보입니다. 나는 인간의 관점이 긍정적 인 것보다 0을 더 직관적으로 찾을 수 있다는 점을 제외하고는 다른 정보 중 하나에 더 많은 정보가 …

15 machine-learning  classification 

CNN에서 사용하려면 2400 x 2400 크기의 10K 이미지가 필요하다고 가정 해 봅시다. 이제 문제는 다운 샘플링 권한이없는 큰 이미지 크기를 처리하는 방법입니다. 시스템 요구 사항은 다음과 같습니다. 우분투 16.04 64 비트 RAM 16GB GPU 8GB HDD 500GB 1) 훈련해야 할 큰 이미지를 처리하는 기술이 있습니까? 2) 사용하기에 적당한 배치 크기는 …

15 neural-networks  deep-learning  image-recognition  convolutional-neural-networks 

누군가 기계 학습과 딥 러닝의 차이점을 설명 할 수 있습니까? 머신 러닝을 몰라도 딥 러닝을 배울 수 있습니까?

15 machine-learning  deep-learning  comparison 

예를 들어, 이메일을 스팸으로 분류하는 경우 시간 / 정확성 관점 에서 다른 머신 러닝 알고리즘 대신 딥 러닝 을 적용하는 것이 가치가 있습니까? 딥 러닝은 순진한 베이 즈와 같은 다른 머신 러닝 알고리즘을 불필요하게합니까?

15 machine-learning  deep-learning  classification  applications  comparison 

체커와 같은 보드 게임에 가장 적합한 알고리즘을 어떻게 선택합니까? 지금까지 minimax, alpha-beta pruning 및 Monte Carlo tree search (MCTS)의 세 가지 알고리즘 만 고려했습니다. 분명히 알파-베타 가지 치기와 MCTS는 기본 미니 맥스 알고리즘의 확장입니다.

15 game-ai  minimax  alpha-beta-pruning  monte-carlo-tree-search