인공 지능 neural-networks

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데이터의 노이즈를 증가시키는 것이 네트워크의 학습 능력을 향상시키는 데 도움이됩니까? 차이를 만들거나 해결중인 문제에 따라 달라 집니까? 일반화 프로세스에 전반적으로 어떤 영향을 미칩니 까?

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신경망을 실행하기 위해 자체 시스템을 프로그래밍하려고합니다. 필요한 노드 수를 줄이려면 입력 회전을 동일하게 처리하도록 제안했습니다. 내 네트워크는 모든 사각형과 그 주변 사각형을 격자 모양으로보고 해당 사각형의 출력을 제공하여 Conway의 게임 게임을 배우고 예측하는 것을 목표로합니다. 입력은 9 비트 문자열입니다. 위는 010 001 111로 표시됩니다. 그러나이 모양에는 세 가지 다른 회전이 …

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AlphaGo Zero의 통합 된 신경망이 두 개의 개별 신경망보다 더 효율적인 이유는 무엇입니까?

AlphaGo Zero 에는 이전 제품과 비교하여 몇 가지 개선 사항이 포함되어 있습니다. 이 치트 시트 에서 Alpha Go Zero의 아키텍처 세부 사항을 볼 수 있습니다 . 이러한 개선 사항 중 하나는 이동 확률과 상태 값을 동시에 계산하는 단일 신경망을 사용하는 반면, 이전 버전은 별도의 신경망을 사용했습니다. 이 논문에 따르면 병합 …

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신경망이 거리 개념을 해결할 수 있습니까?

빨간색 픽셀과 파란색 픽셀을 제외한 검은 색 화면 인 게임을 상상해보십시오. 이 게임이 인간에게 주어지면, 먼저 화살표 키를 누르면 빨간 픽셀이 움직일 것입니다. 다음으로 시도 할 것은 빨간색 픽셀을 파란색 픽셀로 옮기는 것입니다. 이 게임을 AI에 제공하면 백만 번 시도한 후 실수로 파란색 픽셀로 이동하여 보상을 받기까지 무작위로 빨간색 픽셀을 …

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신경망을 사용하여 행렬의 패턴 인식

CAD 모델의 설계 기능 (예 : 슬롯, 보스, 구멍, 포켓, 계단)을 식별 할 수있는 신경망을 개발하려고합니다. 네트워크에 사용하려는 입력 데이터는 anxn 행렬입니다 (여기서 n은 CAD 모델의면 수입니다). 행렬에서 오른쪽 위 삼각형의 '1'은 두면 사이의 볼록한 관계를 나타내고 왼쪽 아래 삼각형의 '1'은 오목한 관계를 나타냅니다. 두 위치에서 모두 0은면이 인접하지 않음을 …

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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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신경망과 그 변형이 진정한 인공 지능에 도달 할 수있는 유일한 방법입니까?

내 지식에 따르면 현재 인공 지능 연구의 대부분은 일종의 신경 네트워크 또는 그 변형을 사용합니다. 좋은 예로는 CNN, 텍스트, 음악 및 기타 정렬 된 기능 RNN 등을위한 심층 신경망이라고 생각되는 DeepMind의 알파 고가 있습니다. 그러나 기계 학습 응용 프로그램에는 신경망, 지원 벡터 기계, 임의의 숲, 회귀 방법이 있습니다. 등 응용 …

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활성화 기능을 혼합하면 어떻게됩니까?

ReLU, S 자형 또는 탄탄\tanh. 활성화 기능을 혼합하면 어떻게됩니까? 최근 Google에서 (x * sigmoid) Swish 활성화 기능을 개발했습니다. 활성화 기능을 변경하여 XOR 문제와 같은 작은 신경망 문제에서 정확도를 높일 수 있습니까?

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신경망의 뉴런이 활성화된다는 것은 무엇을 의미합니까?

신경망에서 활성화 된 뉴런과 총 뉴런의 비율 인 뉴런 범위의 개념을 우연히 발견했습니다. 그러나 뉴런이 "활성화"되었다는 것은 무엇을 의미합니까? 활성화 기능이 무엇인지 알고 있지만 ReLU 또는 S 자형 기능의 경우 활성화되는 것은 무엇을 의미합니까?

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ReLU vs Leaky ReLU 및 Parametric ReLU의 장점은 무엇입니까?

ReLU 대신 Leaky ReLU를 사용하는 이점은 이런 방식으로 사라지는 그라디언트를 가질 수 없다는 것입니다. 파라 메트릭 ReLU는 네가티브 입력에 대한 출력의 기울기가 학습 가능한 매개 변수 인 반면, Leaky ReLU에서는 하이퍼 파라미터라는 유일한 차이점과 동일한 장점이 있습니다. 그러나 Leaky ReLU 또는 Parametric ReLU 대신 ReLU를 사용하는 것이 더 편리한 경우가 …

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로고 감지를 위해 AI 또는 신경망 사용

비디오 파일 내부의 TV 채널 로고를 감지하려고하므로 입력 .mp4비디오가 주어지면 특정 프레임, 즉 첫 번째 프레임에 해당 로고가 있는지 여부를 감지하십시오. 로고는 사전에 동일하지만 크기가 100 % 같지는 않지만 위치는 항상 고정되어 있습니다. 이미 패턴 일치 기반 접근 방식이 있습니다. 그러나 패턴 크기가 100 % 같아야합니다. 이를 달성하기 위해 딥 …

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가까운 미래에 신경망을 대체 할 수있는 모델은 무엇입니까?

가까운 미래에 신경망을 대체 할 수있는 모델이 있습니까? 그리고 우리는 그것을 필요로합니까? 효율성 측면에서 신경망을 사용할 때 가장 나쁜 점은 무엇입니까?

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신경망의 초기 가중치가 랜덤 화되는 이유는 무엇입니까?

신경망에 대한 경험이 많은 사람에게는 어리석게 들릴 수 있지만 나를 귀찮게합니다 ... 초기 가중치를 무작위로 지정하면 훈련 된 네트워크의 모양에 다소 가까운 더 나은 결과를 얻을 수 있지만 합리적인 가중치 범위의 경우 0.5 또는 다른 평균 인 반면, 정확한 가중치와 일치 할 수 있습니다. 가치는 좋은 기본 설정처럼 들릴 것입니다 …

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신경망에게 카드 게임을 가르치십시오

나는이 특정 게임을위한 엔진이 아직 없기 때문에 현재 카드 게임을하기 위해 엔진을 작성하고 있습니다. 나중에 게임에 신경망을 도입하고 게임을 배우기를 바랍니다. AI 플레이어에게 도움이되는 방식으로 엔진을 작성하고 있습니다. 선택 지점이 있으며 해당 지점에 유효한 옵션 목록이 표시됩니다. 무작위 선택은 게임을 할 수 있습니다 (아직 좋지는 않지만). 신경망 (주로 NEAT 및 …

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챗봇 훈련 방법

나는 신경망 실험을 시작하고 싶었고 장난감 문제로서 나는 하나의 채팅을 훈련하기를 원했다. 어쨌든 그렇게 영리하지 않습니다. 나는 몇 가지 문서를 둘러 보았고 일반적인 작업에 대한 많은 자습서를 찾았지만이 특정 주제에 대해서는 거의 알지 못했습니다. 내가 찾은 것은 구현에 대한 통찰력을주지 않고 결과를 공개했습니다. 그렇게 한 것은 꽤 얕았습니다 (seq2seq의 tensorflow …

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