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?
나는 "인공 지능"이라는 이름에 대한 강력한 비판을 만든 "인공 지능 중지" 라는 제목의 정말 흥미로운 기사를 읽었습니다 . 지능이라는 단어는 너무 광범위하여 "인공 지능"이 실제로 지능적인지 말하기 어렵습니다. 그러므로 인공 지능은 인간 지능을 복제하는 것으로 잘못 해석되는 경향이 있는데, 이것은 실제로 인공 지능이 아닙니다. 인공 지능은 실제로 "인공적"이 아닙니다. 인공은 …
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?
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 …
인간의 지능은 자연계의 자연 유전자 알고리즘의 기능 일 가능성이 있기 때문에 컴퓨터에서 유전자 알고리즘을 인공 지능의 예로 사용하고 있습니까? 그렇지 않다면 어떻게 다릅니 까? 아니면 알고리즘의 규모와 알고리즘의 진화에 따라 인공 지능을 표현하지 않는 사람도 있고 그렇지 않은 사람이 있습니까?