«machine-learning» 태그된 질문

데이터의 패턴을 자동으로 감지 한 다음 발견되지 않은 패턴을 사용하여 미래의 데이터를 예측하거나 불확실성 하에서 다른 종류의 의사 결정을 수행하는 방법 인 기계 학습 (ML)과 관련된 질문 더 많은 데이터를 수집하기 위해). ML은 일반적으로 감독, 비지도 및 강화 학습으로 나뉩니다. 딥 러닝은 딥 인공 신경망을 사용하는 ML의 서브 필드입니다.

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교차 엔트로피가 왜 Kullbeck Leibler 발산이 아닌 분류 표준 손실 함수가 되었습니까?
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 …




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변형 불변 신경망의 순열
입력 n 데이터 포인트 인 x 1 , … , x n 을 취하는 신경망 fff 가 주어 집니다 . 우리는 말할 F IS 순열 불변 경우n엔nx1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_nf에프f f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) 순열 pip나는pi . 누군가가 불변의 신경망을 순열하기 위해 출발점 (기사, 예제 또는 다른 논문)을 …

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오늘날 Gestalt 심리학의 정보 처리 규칙이 여전히 컴퓨터 비전에 사용되고 있습니까?
수십 년 전에 머신 비전에 관한 책이 있었고, 게슈탈트 심리학의 다양한 정보 처리 규칙을 구현함으로써 이미지 식별 및 시각적 처리에 작은 코드 또는 특수 하드웨어로 인상적인 결과를 얻었습니다. 오늘날 그러한 방법이 사용되고 있습니까? 이것에 대한 진전이 있었습니까? 아니면이 연구 프로그램이 중단 되었습니까? 오늘은 1995 년이나 2005 년이 아니라 2016 년을 …

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인간의 뇌는 어떤 활성화 기능을 사용합니까?
인간의 뇌는 특정한 활성화 기능을 사용합니까? 나는 몇 가지 연구를 시도했지만 신호가 뉴런을 통해 전송되는지 여부에 대한 보물이므로 ReLU와 매우 흡사합니다. 그러나 이것을 확인하는 단일 기사를 찾을 수 없습니다. 또는 단계 함수와 비슷합니다 (입력 값 대신 임계 값보다 높으면 1을 보냅니다).

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활성화 기능을 선택하는 방법은 무엇입니까?
필요한 출력과 내가 알고있는 활성화 기능의 속성에 따라 출력 레이어의 활성화 기능을 선택합니다. 예를 들어, 확률을 다룰 때는 시그 모이 드 함수, 양의 값을 다룰 때는 ReLU, 일반 값을 다룰 때는 선형 함수를 선택합니다. 숨겨진 층에서는 누수 ReLU를 사용하여 ReLU 대신 죽은 뉴런을 피하고 S 자형 대신 tanh를 피합니다. 물론 …

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강화 학습 예제에서 드롭 아웃 레이어가 보이지 않는 이유는 무엇입니까?
강화 학습을 살펴보고 특히 OpenAI Gym AI와 함께 사용할 자체 환경을 만드는 과정을 살펴 보았습니다. stable_baselines 프로젝트의 에이전트를 사용하여 테스트하고 있습니다. 거의 모든 RL 예제에서 주목 한 것은 네트워크에 드롭 아웃 레이어가 전혀없는 것 같습니다. 왜 이런거야? DQN을 사용하여 통화 가격을 시뮬레이션하는 환경과 구매 및 판매시기를 배우는 간단한 에이전트를 만들었습니다. …

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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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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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로그 파일 분석을위한 AI 설계
알려진 장비의 오류를 찾고 새로운 실패 패턴을 찾기 위해 AI 도구를 개발 중입니다. 이 로그 파일은 시간 기반이며 알려진 메시지 (정보 및 오류)를 가지고 있습니다. JavaScript 라이브러리를 사용하고 있습니다. 부드러운 방법으로 데이터를 표시하기 위해 이벤트 드롭을 사용하지만 실제 직업과 의심은 AI가 알려진 것을 찾도록 훈련시키는 방법입니다 패턴과 새로운 가능한 패턴을 …

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깊은 잔상 네트워크를 네트워크의 앙상블로 간주해야합니까?
문제는 Deep Residual Networks ( ResNets ) 의 아키텍처에 관한 것 입니다. 5 개 주요 트랙 모두 에서 "Large Scale Visual Recognition Challenge 2015"(ILSVRC2015) 에서 1 위를 차지한 모델 : ImageNet 분류 : "Ultra-deep"(quote Yann) 152 층 그물 ImageNet 감지 : 2 차보다 16 % 우수 ImageNet 현지화 : 2 …

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어떤 종류의 신경망이 사용됩니까?
나는 다음과 같은 신경망 치트 시트 ( AI를위한 치트 시트, 신경망, 기계 학습, 딥 러닝 및 빅 데이터 )를 발견했다. 이 모든 종류의 신경망은 무엇에 사용됩니까? 예를 들어 회귀 또는 분류에 사용할 수있는 신경망, 시퀀스 생성 등에 사용할 수있는 신경망은 무엇입니까? 응용 프로그램에 대한 간략한 개요 (1-2 줄)가 필요합니다.

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병목 현상 기능이란 무엇입니까?
데이터를 거의 사용하지 않는 강력한 이미지 분류 모델 구축 블로그 게시물 에는 병목 현상 기능이 언급되어 있습니다. 병목 현상 특징은 무엇입니까? 사용되는 아키텍처에 따라 변경됩니까? 그것들은 완전히 연결된 레이어 이전의 컨볼 루션 레이어의 최종 출력입니까? 왜 그렇게 부르나요?

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