인공 지능 neural-networks

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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 …

69 neural-networks deep-learning convolutional-neural-networks explainable-ai

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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 …

42 neural-networks machine-learning deep-learning convolutional-neural-networks natural-language-processing

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신경망은 치명적인 잊어 경향이 있습니까?

신경망에 사자 그림을 100 번 보여주고 "위험한"레이블을 붙여서 사자가 위험하다는 것을 알게된다고 상상해보십시오. 이제 이전에 수백만 마리의 사자 이미지를 보여 주었고 다른 대안으로 "위험"및 "위험하지 않음"으로 표시하여 사자가 위험 할 확률이 50 %라고 상상해보십시오. 그러나 지난 100 번의 시간은 신경 네트워크가 사자를 "위험한"것으로 간주하는 것에 대해 매우 긍정적으로 만들었습니다. 따라서 …

37 neural-networks machine-learning theory incremental-learning catastrophic-forgetting

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Hinton의“캡슐 이론”은 어떻게 작동합니까?

Geoffrey Hinton은 신경망에서 "캡슐 이론"이라고 불리는 것을 연구하고 있습니다. 이것이 무엇이며 어떻게 작동합니까?

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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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LSTM에서 숨겨진 레이어 수와 메모리 셀 수를 선택하는 방법은 무엇입니까?

LSTM 기반 RNN의 숨겨진 레이어 수와 크기를 선택하는 방법에 대한 기존 연구를 찾고 있습니다. 이 문제를 조사하는 기사, 즉 몇 개의 메모리 셀을 사용해야합니까? 나는 그것이 응용 프로그램과 모델이 어떤 맥락에서 사용되는지에 전적으로 달려 있다고 가정하지만, 연구는 무엇을 말합니까?

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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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심층 신경망은 다른 신경망과 어떻게 다릅니 까?

"깊은"형용사를 가진 신경 네트워크는 실제로 다른 유사한 네트워크와 어떻게 구별됩니까?

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수학 방정식을 풀기 위해 신경망을 훈련시킬 수 있습니까?

신경망은 아마도 그렇게하도록 설계되지는 않았지만 가설 적으로 요구하면 수학 방정식을 풀기 위해 깊은 신경망 (또는 유사한)을 훈련시킬 수 있습니까? 따라서 세 번째 입력 : 첫 번째 숫자, 숫자 (1- +, 2- -, 3- /, 4-등으로 표시되는 연산자 기호 *)와 두 번째 숫자가 주어지면 훈련 후 네트워크가 나에게 유효한 결과를 제공해야합니다. …

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신경망을 점진적으로 훈련시킬 수 있습니까?

출력 클래스가 처음부터 정의되지 않은 신경망을 훈련하고 싶습니다. 들어오는 데이터를 기반으로 점점 더 많은 클래스가 소개 될 예정입니다. 이것은 새로운 수업을 소개 할 때마다 NN을 재교육시켜야한다는 것을 의미합니다. 이전 교육 단계에서 이전에 획득 한 정보를 잊지 않고 어떻게 NN을 증분 교육 할 수 있습니까?

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CNN의 패턴 인식 기능이 이미지 처리로 제한됩니까?

Convolutional Neural Network를 사용하여 기존 이미지가없는 문제 영역 (예 : 추상 데이터를 그래픽으로 표현)에서 패턴 인식에 사용할 수 있습니까? 항상 덜 효율적입니까? 이 개발자 는 현재의 개발이 더 진행될 수 있지만 이미지 인식에 한계가 없다면 불가능하다고 말합니다.

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신경망이 소수를 감지 할 수 있습니까?

나는 소수를 찾을 수있는 효율적인 방법을 찾고 있지 않습니다 (물론 해결 된 문제입니다 ). 이것은 "만약의"질문에 대한 것입니다. 이론적으로 : 주어진 숫자 n이 합성인지 소수인지 예측하기 위해 신경망을 훈련시킬 수 있습니까? 그러한 네트워크는 어떻게 마련 될 것입니까?

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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 …

21 neural-networks deep-learning math automated-theorem-proving

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동적 계산 그래프 란 무엇입니까?

TensorFlow Fold를 통한 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 프레임 워크는 동적 계산 그래프를 지원하며 데이터 과학자의 관심을 받고 있습니다. 그러나 동적 계산 그래프를 이해하는 데 도움이되는 리소스가 부족한 것 같습니다. 동적 계산 그래프의 장점은 입력 데이터의 다양한 수량에 적응하는 기능을 포함하는 것으로 보입니다. 훈련 중 각 입력 세트 인스턴스에 따라 레이어 …

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컨볼 루션 뉴럴 네트워크와 일반 뉴럴 네트워크의 차이점은 무엇입니까?

나는이 용어를이 사이트에서 많이 보았습니다. 특히 convolutional-neural-networks 및 neural-networks 태그에서 . 신경망은 인간의 두뇌에 기반을 둔 시스템이라는 것을 알고 있습니다. 그러나 Convolutional Neural Network와 일반 Neural Network 의 차이점은 무엇 입니까? 단지 하나 개의 많은 더, 에헴, 복잡하고 뒤얽힌 다른 것보다?

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