인공 지능 deep-learning

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나는 길이 (100k 샘플 이상)의 진실을 가진 차량의 큰 데이터 세트를 가지고 있습니다. 차량 길이를 측정 / 추정하기 위해 딥 네트워크를 훈련시킬 수 있습니까? 심층 신경망을 사용한 물체 크기 추정과 관련된 논문을 보지 못했습니다.

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결과를 최적화하기위한 딥 러닝 알고리즘

나는 딥 러닝에 익숙하지 않지만 실제로 사용하기에 적합한 실제 상황을 발견했다고 생각합니다. 문제는 결과를 예측하기 위해 그러한 알고리즘 만 사용했다는 것입니다. 새 프로젝트의 경우 결과 를 최적화 하기 위해 머신에 정보를 제공해야합니다 . 누군가 내가 어떻게 진행해야하는지 간단히 설명 할 수 있습니까? 나는 붙어있다. 상황은 다음과 같습니다. 나는 길이에 걸쳐 …

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프로그램을 생성 할 수있는 AI

개발중인 인공 지능 에이전트 인 Viv를 살펴 보았습니다 . 내가 이해 한 바에 따라이 AI는 새 코드를 생성하고 사용자의 쿼리를 기반으로 코드를 실행할 수 있습니다. 궁금한 점은이 AI가 쿼리를 기반으로 코드를 생성하는 방법을 배울 수 있다는 것입니다. 이 프로세스에는 어떤 종류의 기계 학습 알고리즘이 포함됩니까? 내가 고려한 한 가지는 프로그램의 …

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실제로 딥 러닝에 대한 기본 이론이 부족합니까?

딥 러닝의 기본 / 개방 문제 중 하나는 "일반 이론"이 부족하다는 사실을 여러 번 들었습니다. 실제로 딥 러닝이 왜 그렇게 잘 작동하는지 알지 못하기 때문입니다. 딥 러닝에 관한 Wikipedia 페이지에서도 비슷한 의견이 있습니다. 그러한 진술은 신뢰할 수 있고 현장의 상태를 대표합니까?

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DeepMind의 DQN Atari 게임은 동시에 학습 되었습니까?

DeepMind는 그들의 Deep Q-network (DQN)가 49 개의 Atari 게임을 배우면서 행동을 지속적으로 조정할 수 있었다고 말합니다. 동일한 신경망을 가진 모든 게임을 학습 한 후, 에이전트는 '슈퍼 휴먼'레벨에서 동시에 게임을 할 수 있었습니까 (게임 중 하나가 무작위로 제시 될 때마다) 재 학습이 필요 했습니까?

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Deep Mind의 작업 중 실제로 얼마나 많은 양을 재현 할 수 있습니까?

Deep Mind는 지난 몇 년 동안 딥 러닝에 관한 많은 연구를 발표했으며, 대부분은 각자의 과제에 대해 최첨단입니다. 그러나 AI 커뮤니티가이 작품을 실제로 얼마나 많이 재현 했습니까? 예를 들어, Neural Turing Machine 논문은 다른 연구자들에 따르면 재생산이 매우 어렵다고합니다.

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