인공 지능

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나는 최근에 누군가가 자율 주행 자동차를 설계 할 때 자동차를 만드는 것이 아니라 실제로 컴퓨터 화 된 운전자라는 말을 들었다고해서 적어도 인간의 마음을 모델링하려고한다. 운전할 수있는 인간의 마음. 인간은 예측할 수 없거나 행동이 너무 많은 요인에 의존하기 때문에 일부 요소는 오랫동안 설명 할 수없는 상태로 남아 있기 때문에 자율 주행 …

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인위적으로 만든 미디어를 인식하기위한 몇 가지 전술은 무엇입니까?

위조 사진, 위조 사운드 비트 및 위조 비디오를 저렴하게 만들 수있는 기능이 커짐에 따라 실제 내용과 그렇지 않은 부분을 인식하는 데 점점 더 많은 문제가 발생합니다. 지금도 적은 비용으로 가짜 미디어를 만드는 많은 응용 프로그램 예를 볼 수 있습니다 ( Deepfake , FaceApp 등 참조). 분명히, 이러한 응용 프로그램이 잘못된 …

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문장 사이의 구조적 유사성을 어떻게 계산합니까?

두 문장이 비슷한 지 여부를 결정 해야하는 문제를 연구 중입니다. 나는 구문 및 의미 론적 유사성을 결정하기 위해 BM25 알고리즘과 wordnet synset을 사용하여 솔루션을 구현했습니다. 해결책은 적절하게 작동하며 문장의 단어 순서가 뒤죽박죽이더라도 두 문장이 유사한 것으로 측정됩니다. 예를 들어 파이썬은 좋은 언어입니다. 좋은 파이썬 언어입니다. 내 문제는이 두 문장이 비슷하다는 …

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기계에 동기를 부여하는 것은 무엇입니까?

현재 AI 개발 분야에서 주요 초점은 패턴 인식 및 기계 학습에 있습니다. 학습은 피드백 루프를 기반으로 내부 변수를 조정하는 것입니다. Maslow의 욕구 계층은 Abraham Maslow가 제안한 심리학 이론으로, 개인의 가장 기본적인 욕구가 더 높은 수준의 욕구를 달성하기 위해 동기를 부여 받기 전에 충족되어야한다고 주장합니다. 기계가 어떻게 행동하도록 동기를 부여 할 …

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생성 적대적 네트워크는 어떻게 작동합니까?

나는에 대한 책을 읽은하고 생산적인 적대 네트워크 (간스) 나는 그것을 관한 몇 가지 의문이있다. 지금까지 GAN에는 두 가지 유형의 신경망이 있음을 이해합니다. 하나는 생성 적 ( GGG )이고 다른 하나는 차별적 ( DDD )입니다. 생성 신경망은 차별 신경망이 정확성을 판단하는 데이터를 생성합니다. GAN은 손실 기능을 두 네트워크에 전달하여 학습합니다. 차별적 …

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Deepmind의 새로운 "차별 신경 컴퓨터"는 어떻게 확장됩니까?

Deepmind 는 기본적으로 신경망과 메모리를 결합한 "차별 신경망 컴퓨터" 에 관한 논문을 발표했다 . 아이디어는 신경망이 특정 작업에 대한 유용한 명시 적 기억을 만들고 기억하도록 가르치는 것입니다. NN은 가중치에 암시 적으로 지식을 저장하고 단일 작업을 수행하는 데 사용되는 정보는 네트워크 활성화시에만 저장되며 추가 한 정보가 많을수록 빠르게 저하되기 때문에 신경망의 …

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철저한 검색 방법이 AI로 간주됩니까?

일부 프로그램은 솔루션에 대한 철저한 검색을 수행하는 반면 다른 프로그램은 유사한 답변에 대한 휴리스틱 검색을 수행합니다. 예를 들어, 체스에서 가장 좋은 다음 이동에 대한 검색은 본질적으로 더 철저한 경향이 있지만 Go에서는 가장 큰 다음 이동에 대한 검색은 검색 공간이 훨씬 넓기 때문에 더 휴리스틱 한 경향이 있습니다. 좋은 답변을 찾기위한 …

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DQN에 두 개의 다른 네트워크가 필요한 이유는 무엇입니까?

I 관통가는 이 DQN의 구현 및 I은 라인 124, 125 Q 개의 상이한 네트워크가 초기화 된 것을 알 수있다. 내 이해로, 하나의 네트워크가 적절한 조치를 예측하고 두 번째 네트워크는 Bellman 오류를 찾기 위해 목표 Q 값을 예측한다고 생각합니다. Q 값을 단순히 예측하여 두 경우 모두에 사용하는 단일 네트워크를 만들 수없는 …

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머신 러닝에서 어떤 토폴로지가 크게 탐구되지 않습니까? [닫은]

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 29 일 전에 마감 되었습니다 . 기하학과 AI 매트릭스, 큐브, 레이어, 스택 및 계층 구조를 토폴로지 라고 정확하게 부를 수 있습니다. 이러한 …

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딥 러닝이 강력한 AI를 생성하지 못하게하는 과학적 / 수학적 주장이 있습니까?

나는 Judea Pearl의 The Book of Why를 읽습니다. 이 책 에서 그는 딥 러닝은 영광스러운 곡선 맞춤 기술이며 인간과 같은 지능을 만들 수는 없다고 언급합니다. 그의 책에는 세 가지 수준의인지 능력을 보여주는이 도표가 있습니다 : 아이디어는 현재의 딥 러닝 기술에 의해 생성 된 "지능"이 단지 연결 수준에 있다는 것입니다. 따라서 …

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신경망이 예측을 그렇게 좋게 만드는 것은 무엇입니까?

나는 신경망을 처음 접했고 신경망이 분류 문제에 그렇게 좋은 이유를 수학적으로 이해하려고합니다. 작은 신경망의 예를 들자면 (예를 들어, 입력 2 개, 숨겨진 레이어에 2 개 노드, 출력에 2 개 노드), 선형 조합을 통해 대부분 시그 모이 드 출력에 복잡한 기능 만 있으면됩니다 S 자형의. 그렇다면 어떻게 예측을 잘할 수 있습니까? …

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AI 연구원의 수학적 전제 조건은 무엇입니까?

인공 지능 알고리즘의 핵심 부분을 이해하고 자체 알고리즘을 개발하기위한 수학적 전제 조건은 무엇입니까? 구체적인 책을 참조하십시오.

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"집중력"을 가진 인공 지능이 있습니까?

사람은 동시에 여러 작업을 수행 할 수 있지만 (예 : 음악을 들으면서 읽는 중) 주요 초점 또는 작업보다 효율성이 떨어지는 집중도가 낮은 소스의 정보를 기억합니다. 인공 지능의 경우 그러한 것들이 존재합니까? 예를 들어 신경망이 그러한 특성을 가지고 있다고 의심하지만 잘못되었을 수 있습니다.

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함수 근사법을 사용할 때 Q- 러닝이 수렴하지 않는 이유는 무엇입니까?

학습률 에 대한 다음 조건 ( Robins-Monro 조건 )이 충족 되는 경우 테이블 형식 Q- 러닝 알고리즘은 최적의 함수 를 찾을 수 있습니다.큐QQ큐※Q∗Q^* ∑티α티( s , a ) = ∞∑tαt(s,a)=∞\sum_{t} \alpha_t(s, a) = \infty ∑티α2티( s , a ) < ∞∑tαt2(s,a)<∞\sum_{t} \alpha_t^2(s, a) < \infty 여기서 는 상태 와 연관된 …

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스토리의 개요를 생성하도록 AI를 훈련시킬 수 있습니까?

최근 유행 중 하나는 신경망을 훈련시켜 친구 나 심슨 가족과 같은 시나리오와 새로운 에피소드를 생성하는 것입니다. 흥미롭고 실제로 재미있을 수 있습니다. 현명하고 이해할 수있는 이야기. 이런 맥락에서, 신경망은 스토리의 구조 나 시나리오를 연구하고 영웅의 여정 등에서 플롯 포인트 또는 단계를 생성하여 스토리의 개요를 효과적으로 작성하도록 특별히 훈련 될 수 있습니까? …

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