«neural-networks» 태그된 질문

현재 저는 Gomoku 게임을하기 위해 AI를 만드는 프로젝트를 수행하고 있습니다 (tic tac toe와 같지만 15 * 15 보드에서 플레이하고 승리하려면 5 연속을 요구합니다). Q 학습을 사용하고 테이블에 게임 상태 / 액션을 저장하여 완벽한 틱택 토 AI를 이미 성공적으로 구현했지만 15 * 15 보드의 경우 가능한 게임 상태가 너무 커져이 프로젝트를 …

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일반적인 소비자 급 GPU에서 학습 할 수있는 신경망의 크기에 대한 대략적인 추정치 를 제공 할 수 있습니까? 예를 들면 다음과 같습니다. 운동 의 출현 (강화) 종이는 뉴런의 탄 활성화를 사용하여 네트워크를 훈련시킵니다. 그들은 Planar Walker를 위한 300,200,100 유닛의 3 계층 NN을 가지고 있습니다. 그러나 그들은 하드웨어와 시간을보고하지 않습니다 ... 그러나 …

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나는 Hinton의 새로운 논문 인 "Dynamic Routing Between Capsules"를 읽고 초록에서 "활동 벡터"라는 용어를 이해하지 못했습니다. 캡슐은 활동 벡터가 개체 또는 개체 부분과 같은 특정 유형의 개체의 인스턴스화 매개 변수를 나타내는 뉴런 그룹입니다. 우리는 활동 벡터의 길이를 사용하여 실체가 존재할 확률과 인스턴스화 매개 변수를 나타내는 방향을 나타냅니다. 한 레벨의 활성 …

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MSE가 볼록하기 때문에 훌륭하다고 언급 한 여러 자료. 그러나 나는 특히 신경망의 맥락에서 방법을 얻지 못합니다. 우리가 다음을 가지고 있다고 가정 해 봅시다. XXX: 훈련 데이터 세트 YYY: 목표 ΘΘ\Theta: 모델의 매개 변수 세트 fΘfΘf_\Theta (비선형 성을 갖는 신경망 모델) 그때: MSE(Θ)=(fΘ(X)−Y)2MSE⁡(Θ)=(fΘ(X)−Y)2\operatorname{MSE}(\Theta) = (f_\Theta(X) - Y)^2 이 손실 함수가 항상 …

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NEAT (neural net evolution)로 실험하고 싶습니다. 나는 90 년대에 C ++로 GA와 신경망 코드를 작성하여 놀았지만 DIY 접근법은 결국 노동 집약적 인 것으로 판명되었습니다. 그 이후로 많은 것들이 바뀌었고, 매우 흥미로운 오픈 소스 라이브러리와 도구가 많이 있습니다. 다른 오픈 소스 라이브러리 (예 : DEAP)를 Google에 검색했지만 적절한 라이브러리를 선택하는 데 …

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최근 포커 플레이어 챔피언을이기는 머신은 얼마나 강력합니까?

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나는 심층 신경망이 비교적 쉽게 바보 ( 링크 )되어 신뢰 주제에서 완전히 (또는 적어도 대부분) 합성 / 인공 이미지를 인식하는 데 높은 신뢰를 줄 수 있음을 읽었습니다 . 개인적으로, 나는 합성 / 인공 이미지에 대해 높은 신뢰를주는 DNN의 큰 문제는 보이지 않지만, 화이트 노이즈 ( link )에 대한 높은 신뢰도 …

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그래서 기계 학습에 관한 Adam Geitgey의 블로그를 찾은 이후 신경망을 이해하려고 노력했습니다 . 나는 주제에 관해 가능한 한 많이 읽었으며 (나를 이해할 수있는) 모든 넓은 개념과 일부 작용 (수학에는 매우 약하지만), 뉴런, 시냅스, 무게, 비용 함수, 역 전파를 이해한다고 믿는다 그러나 실제 문제를 신경망 솔루션으로 변환하는 방법을 알 수 없었습니다. …

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DeepMind는 그들의 Deep Q-network (DQN)가 49 개의 Atari 게임을 배우면서 행동을 지속적으로 조정할 수 있었다고 말합니다. 동일한 신경망을 가진 모든 게임을 학습 한 후, 에이전트는 '슈퍼 휴먼'레벨에서 동시에 게임을 할 수 있었습니까 (게임 중 하나가 무작위로 제시 될 때마다) 재 학습이 필요 했습니까?

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계산을위한 총 에너지 예산이 인간의 뇌 에너지 예산 ( 12.6 와트 ) 과 동일한 경우 지금 우리는 얼마나 큰 인공 신경망 (전철 역전주기 또는 네트워크 출력 평가)을 실행할 수 있습니까? 생물학적 뉴런 의 발사 속도 와 대략 일치하는 것으로 초당 1 사이클을 가정하자 .

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나는 tensorflow 놀이터 에서 엉망이되었습니다 . 입력 데이터 세트 중 하나는 나선입니다. 내가 선택한 입력 매개 변수에 상관없이 신경망의 넓고 깊이에 상관없이 나선에 맞출 수 없습니다. 데이터 과학자는이 형태의 데이터를 어떻게 맞습니까?

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우리는 Wikipedia 페이지 에서 Google이 기계 학습을위한 맞춤형 ASIC 칩을 구축하고 AI 가속화에 도움이되는 TensorFlow에 맞게 제작 된 것을 읽을 수 있습니다 . ASIC 칩은 회로를 변경하지 않고 특정 용도에 맞게 특별히 사용자 정의되었으므로 호출되는 일부 고정 알고리즘이 있어야합니다. 그렇다면 알고리즘을 변경할 수없는 경우 ASIC 칩을 사용한 AI 가속은 정확히 …

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신경망은 지향 가중치 그래프입니다. 이것들은 (스파 스) 행렬로 표현 될 수 있습니다. 그렇게하면 네트워크의 일부 우아한 속성이 노출 될 수 있습니다. 이 기술이 신경망 검사에 도움이됩니까?

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출력 레이어를 추가하지 않고도 자동 학습기를 감독 학습에 사용할 수 있습니까 ? 훈련을 위해 연결된 입력-출력 벡터를 단순히 공급하고 추론을 수행 할 때 입력 부분에서 출력 부분을 재구성 할 수 있습니까? 출력 부분은 추론 중에 결 측값으로 취급되며 일부 대치가 적용됩니다.

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Deep Mind는 지난 몇 년 동안 딥 러닝에 관한 많은 연구를 발표했으며, 대부분은 각자의 과제에 대해 최첨단입니다. 그러나 AI 커뮤니티가이 작품을 실제로 얼마나 많이 재현 했습니까? 예를 들어, Neural Turing Machine 논문은 다른 연구자들에 따르면 재생산이 매우 어렵다고합니다.

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