«machine-learning» 태그된 질문

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 

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 

기계 학습 엔지니어와 AI 프로그래머가 C ++이 파이썬보다 기술적으로 더 강력한 언어인데도 C ++이 아닌 AI와 같은 언어를 사용하여 AI 작업을 수행하는 이유를 알고 싶습니다.

15 neural-networks  machine-learning  python  data-science  c++ 

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 …

14 neural-networks  machine-learning  reference-request 

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 …

14 machine-learning  algorithm  computer-vision 

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).

13 neural-networks  machine-learning  brain 

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 …

13 neural-networks  machine-learning  math  activation-function 

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. …

13 machine-learning  reinforcement-learning  overfitting  dropout 

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 …

12 machine-learning  image-recognition  pattern-recognition  deepfakes 

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 …

12 neural-networks  machine-learning  deep-learning  generative-adversarial-networks 

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 …

12 machine-learning  ai-design  training 

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 …

12 neural-networks  machine-learning  deep-network  deep-learning  pattern-recognition 

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.

11 neural-networks  machine-learning  deep-learning  applications 

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?

11 machine-learning  convolutional-neural-networks  terminology  definitions