인공 지능 neural-networks

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나는 그 위에 깊은 신경망을 훈련시킬 의도로 간단한 장난감 게임을 작성하고 있습니다. 게임 규칙은 대략 다음과 같습니다. 이 게임에는 6 각형 셀로 구성된 보드가 있습니다. 두 선수 모두 보드에 자유롭게 배치하도록 선택할 수있는 동일한 모음이 있습니다. 위치와 구성에 따라 다른 유형의 조각 보너스 포인트를 배치하거나 상대방의 포인트를 줄입니다. 더 많은 …

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신경망에서 최적의 계층 수?

신경망 (Feedforward, Back Propagation 또는 RNN)을 구현하는 동안 생성 할 최적의 레이어 수를 결정하는 방법은 무엇입니까?

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1000 개의 뉴런이있는 1 개의 숨겨진 레이어 vs 100 개의 뉴런이있는 10 개의 숨겨진 레이어

이러한 유형의 질문은 문제에 따라 다를 수 있지만 숨겨진 계층의 수와 크기 (각 계층의 뉴런 수)가 실제로 중요한지 여부를 다루는 연구를 찾으려고 노력했습니다. 내 질문은, 예를 들어 1000 뉴런의 1 개의 큰 숨겨진 레이어 대 100 뉴런이있는 10 개의 숨겨진 레이어가 있는지 여부는 실제로 중요합니까?

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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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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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신경망이 예측을 그렇게 좋게 만드는 것은 무엇입니까?

나는 신경망을 처음 접했고 신경망이 분류 문제에 그렇게 좋은 이유를 수학적으로 이해하려고합니다. 작은 신경망의 예를 들자면 (예를 들어, 입력 2 개, 숨겨진 레이어에 2 개 노드, 출력에 2 개 노드), 선형 조합을 통해 대부분 시그 모이 드 출력에 복잡한 기능 만 있으면됩니다 S 자형의. 그렇다면 어떻게 예측을 잘할 수 있습니까? …

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스토리의 개요를 생성하도록 AI를 훈련시킬 수 있습니까?

최근 유행 중 하나는 신경망을 훈련시켜 친구 나 심슨 가족과 같은 시나리오와 새로운 에피소드를 생성하는 것입니다. 흥미롭고 실제로 재미있을 수 있습니다. 현명하고 이해할 수있는 이야기. 이런 맥락에서, 신경망은 스토리의 구조 나 시나리오를 연구하고 영웅의 여정 등에서 플롯 포인트 또는 단계를 생성하여 스토리의 개요를 효과적으로 작성하도록 특별히 훈련 될 수 있습니까? …

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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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셀룰러 신경 네트워크는 신경 네트워크의 한 유형입니까?

저는 Cellular Neural Networks를 연구 하고 있으며 Chua 의 두 기사 ( 1988 )를 이미 읽었습니다 . 셀룰러 신경망에서, 셀은 단지 이웃과 관련이 있습니다. 따라서 실시간 이미지 처리에 사용하기 쉽습니다. 이미지 처리는 19 개의 숫자 로만 수행됩니다 (A와 B라고하는 2 개의 3x3 매트릭스와 하나의 바이어스 값). 학습 알고리즘이 없기 때문에 …

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복소수 신경망의 장점은 무엇입니까?

연구 중에 저는 복잡한 값을 가진 입력 (아마도 가중치)으로 작동하는 신경망 인 "복합 값 신경망"에 대해 우연히 발견했습니다. 실제 신경망에 비해 이런 종류의 신경망의 장점은 무엇입니까?

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사소한 문제를 해결하는 노드가 거의없는 신경망이 있습니까?

신경 노드가 존재하는지 알고 싶습니다. (= 80 % 이상의 정확도로) 사소한 문제를 해결하고 노드를 거의 사용하지 않는 노드 (20 개 노드가 하드 제한이 아님)를 알고 싶습니다. 신경망의 크기에 대한 직감을 개발하고 싶습니다.

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CNN 교육에서 어느 계층이 더 많은 시간을 소비합니까? 컨볼 루션 레이어 및 FC 레이어

Convolutional Neural Network에서 어떤 레이어가 훈련에 최대 시간을 소비합니까? 컨볼 루션 레이어 또는 완전 연결된 레이어? 이를 이해하기 위해 AlexNet 아키텍처를 사용할 수 있습니다. 나는 훈련 과정의 시간 붕괴를보고 싶다. 일정한 GPU 구성을 취할 수 있도록 상대적 시간 비교를 원합니다.

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데이터의 관련 기능을 어떻게 선택합니까?

최근에 특정 자원에 대한 지출에 대한 비용 분석을 위해 문제를 해결하고있었습니다. 나는 보통 분석에서 몇 가지 수동 결정을 내리고 그에 따라 계획합니다. 엑셀 형식의 빅 데이터 세트와 수백 개의 열로 다양한 시간 프레임 및 유형 (기타 다양한 상세 사용)에서 리소스 사용을 정의합니다. 또한 지난 4 년간의 데이터, 실제 리소스 사용량 …

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컴퓨터가 사용자 감정을 이해할 수 있습니까?

정서 컴퓨팅을 연구하고 있습니다. 특히, 나는 감정 인식의 일부, 즉 사용자 / 대상이 느끼고있는 감정을 인식하는 과제를 연구하고 있습니다. 예를 들어, 애니 바 는이 목적으로 사용될 수 있습니다. 나는이 모델들의 타당성에 관한 것이 아니라 우리가하려고하는 것에 관심이있다. 감정에 반응하는 것은 어떻습니까? 컴퓨터가 실제로 사용자의 감정을 이해할 수 있습니까?

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