«deep-learning» 태그된 질문

딥 러닝과 관련된 질문의 경우 여러 숨겨진 레이어가있는 인공 신경망 (ANN)을 기반으로하는 머신 러닝 방법의 하위 집합을 말합니다. 따라서 형용사 깊이는 ANN의 계층 수를 나타냅니다. 1986 년 Rina Dechter는 "제약 조건 만족도 문제를 검색하는 동안 배우기"라는 논문에서 1986 년 딥 러닝이라는 표현이 기계 학습이나 ANN과 관련이 없더라도 도입 된 것으로 보입니다.

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과학자들은 인공 신경 네트워크 내에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 있습니까?
과학자 들이나 연구 전문가들은 부엌에서 최소한 수백만 개의 연결이 즉시 발생하는 복잡한 "심층"신경망 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 있습니까? 그들은이 과정의 과정 (예 : 내부에서 일어나는 일과 작동 방식)을 이해합니까, 아니면 토론의 대상입니까? 예를 들어이 연구 는 다음과 같이 말합니다. 그러나 실적이 좋은 이유 또는 개선 방법에 대한 명확한 ...

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신경망은 어떻게 다양한 입력 크기를 다룰 수 있습니까?
내가 알 수있는 한 신경망에는 고정 된 수의 뉴런이 있습니다. 에는 입력 레이어에 이 있습니다. 신경망이 NLP와 같은 맥락에서 사용되는 경우, 다양한 크기의 문장 또는 텍스트 블록이 네트워크에 공급됩니다. 다양한 입력 크기 는 네트워크 입력 레이어의 고정 크기 와 어떻게 조정 됩니까? 다시 말해, 그러한 네트워크가 어떻게 한 단어에서 여러 ...

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디지털 컴퓨터가 무한대를 이해할 수 있습니까?
인간으로서 우리는 무한대를 생각할 수 있습니다. 원칙적으로 충분한 자원 (시간 등)이있는 경우 무한한 많은 수 (추상, 숫자 또는 실제 포함)를 셀 수 있습니다. 예를 들어, 적어도 정수를 고려할 수 있습니다. 기본적으로 화면에 표시되는 많은 수의 숫자를 생각하고 이해할 수 있습니다. 오늘날 우리는 최소한 인간이 할 수있는 인공 지능을 설계하려고합니다. 그러나 ...


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Lisp가 AI에 적합한 언어 인 이유는 무엇입니까?
나는 컴퓨터 과학자들과 AI 분야의 연구원들로부터 Lisp가 인공 지능의 연구와 개발을위한 좋은 언어라고 들었습니다. 신경망이 확산되고 딥 러닝이 계속 적용됩니까? 이것에 대한 그들의 추론은 무엇입니까? 현재 딥 러닝 시스템은 어떤 언어를 사용하고 있습니까?

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CNN에서 각각의 새 필터는 각 입력 채널에 대해 서로 다른 가중치를 갖거나 입력 채널에서 사용되는 각 필터의 ​​동일한 가중치를 사용합니까?
내 이해는 회선 신경망의 회선 레이어는 input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters의 네 가지 차원을 가지고 있다는 것입니다. 또한 각각의 새로운 필터가 모든 input_channels (또는 이전 레이어의 기능 / 활성화 맵)에 대해 복잡하다는 것을 이해합니다. 그러나 CS231의 아래 그림은 채널 전체에서 사용되는 동일한 필터가 아니라 단일 채널에 적용되는 각 필터 (빨간색)를 보여줍니다. ...

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인공 지능은 해킹에 취약합니까?
적대적 환경에서의 딥 러닝의 한계 백서 에서는 신경망이 훈련하는 데이터 세트를 조작 할 수있는 공격자가 신경망을 손상시키는 방법에 대해 설명합니다. 저자는 필기 네트워크를 학습하기 위해 신경 네트워크를 실험하여 신경 네트워크가 학습 된 필기 숫자 샘플을 왜곡하여 읽기 기능을 손상시킵니다. 악의적 인 행위자가 AI 해킹을 시도 할 수 있을지 걱정됩니다. 예를 ...

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이론을 증명하기 위해 딥 네트워크를 훈련시킬 수 있습니까?
1 차 술어 미적분학에 많은 수의 증거가 있다고 가정하십시오. 우리는 또한 그 형태의 수학 영역에 공리, 목록, 정리가 있다고 가정하자. 입증 된 각각의 명제와 해당 특정 명제를 둘러싼 기존 이론의 본문을 훈련 세트에서 예로 제시하고 관련 레이블로서 명제에 대한 알려진 좋은 증거를 고려하십시오. 이제이 예제 세트를 학습하도록 특별히 설계된 딥 ...

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GAN 손실 기능 이해
나는 Generative Adversarial Networks 이해 (Daniel Seita가 작성한 블로그 게시물) 에서 제공되는 GAN 손실 기능을 이해하기 위해 고심하고 있습니다. 표준 교차 엔트로피 손실에서 우리는 시그 모이 드 함수와 결과 이진 분류를 통해 실행 된 출력을 갖습니다. 시에 타 주 따라서 [각] 데이터 포인트 엑스1엑스1x_1 및 해당 레이블에 대해 다음과 같은 ...

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딥 러닝 접근 방식의 문제 및 대안?
지난 50 년 동안 신경망의 인기 상승 / 하강은 인공 지능 연구의 '기압계'의 역할을 해왔습니다. 이 사이트의 질문에서 사람들이 다양한 어려운 문제에 딥 러닝 (DL)을 적용하는 데 관심이 있다는 것은 분명합니다. 따라서 두 가지 질문이 있습니다. 실무자-문제에 DL '즉시 사용'을 적용하는 데 주된 장애물은 무엇입니까? 연구원-실제 문제를 해결하는 데 도움이되는 ...


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신경망을 사용하여 다음 의사 난수를 예측할 수 있습니까?
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

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CNN에서 큰 이미지를 처리하는 방법은 무엇입니까?
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 ...



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