Intelligenza artificiale deep-learning

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Gli scienziati sanno cosa sta accadendo all'interno delle reti neurali artificiali?

Scienziati o esperti di ricerca sanno dalla cucina cosa sta succedendo all'interno di una complessa rete neurale "profonda" con almeno milioni di connessioni attivate in un istante? Comprendono il processo alla base di ciò (ad es. Cosa sta accadendo all'interno e come funziona esattamente) o è oggetto di dibattito? Ad …

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In che modo le reti neurali possono gestire dimensioni di input variabili?

Per quanto ne so, le reti neurali hanno un numero fisso di neuroni nello strato di input. Se le reti neurali vengono utilizzate in un contesto come la PNL, frasi o blocchi di testo di varie dimensioni vengono inviati a una rete. In che modo le dimensioni variabili di input …

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I computer digitali possono capire l'infinito?

Come essere umano, possiamo pensare all'infinito. In linea di principio, se abbiamo abbastanza risorse (tempo, ecc.), Possiamo contare infinitamente molte cose (incluso astratto, come numeri o reali). Ad esempio, almeno, possiamo prendere in considerazione numeri interi. Possiamo pensare, principalmente, e "capire" infinitamente molti numeri che vengono visualizzati sullo schermo. Al …

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Quale biblioteca consiglieresti di iniziare con l'apprendimento profondo?

Quale biblioteca (TensorFlow o Keras) consiglieresti per un primo approccio all'apprendimento profondo? Sono uno studente di neuroscienze che prova per la prima volta approcci computazionali, se questo è importante.

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Perché Lisp è un linguaggio così buono per l'IA?

Ho sentito prima dagli informatici e dai ricercatori nel campo dell'intelligenza artificiale che Lisp è un buon linguaggio per la ricerca e lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Questo vale ancora, con la proliferazione di reti neurali e l'apprendimento profondo? Qual era il loro ragionamento per questo? In quali lingue sono attualmente …

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In una CNN, ogni nuovo filtro ha pesi diversi per ciascun canale di input o gli stessi pesi di ciascun filtro vengono utilizzati nei canali di input?

La mia comprensione è che lo strato convoluzionale di una rete neurale convoluzionale ha quattro dimensioni: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters. Inoltre, sono consapevole che ogni nuovo filtro viene contorto su TUTTI i canali di input (o mappe di funzionalità / attivazione dal livello precedente). TUTTAVIA, il grafico sotto di CS231 …

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L'intelligenza artificiale è vulnerabile all'hacking?

L'articolo The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings esplora come le reti neurali potrebbero essere corrotte da un utente malintenzionato in grado di manipolare il set di dati con cui si allena la rete neurale. Gli autori sperimentano una rete neurale intesa a leggere cifre scritte a mano, minando …

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Le reti profonde possono essere addestrate per dimostrare i teoremi?

Supponiamo di avere un gran numero di prove nel calcolo del predicato del primo ordine. Supponiamo di avere anche gli assiomi, i corollari e i teoremi in quell'area della matematica anche in quella forma. Considera ogni proposizione che è stata dimostrata e il corpo della teoria esistente che circonda quella …

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Comprensione della funzione di perdita GAN

Faccio fatica a capire la funzione di perdita GAN come fornita in Comprensione delle reti generative degli avversari (un post sul blog scritto da Daniel Seita). Nella perdita standard di entropia incrociata, abbiamo un output che è stato eseguito attraverso una funzione sigmoide e una conseguente classificazione binaria. Afferma Sieta …

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Problemi e alternative agli approcci al Deep Learning?

Negli ultimi 50 anni, l'aumento / la caduta / l'aumento della popolarità delle reti neurali ha agito come un "barometro" per la ricerca sull'IA. Dalle domande su questo sito è chiaro che le persone sono interessate ad applicare Deep Learning (DL) a un'ampia varietà di problemi difficili. Ho quindi due …

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Qual è lo scopo di una funzione di attivazione nelle reti neurali?

Si dice che le funzioni di attivazione nelle reti neurali contribuiscano a introdurre la non linearità . Cosa significa questo? Cosa significa non linearità in questo contesto? In che modo l'introduzione di questa non linearità aiuta? Ci sono altri scopi delle funzioni di attivazione ?

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È possibile utilizzare una rete neurale per prevedere il prossimo numero pseudo casuale?

È possibile alimentare una rete neurale in uscita da un generatore di numeri casuali e aspettarsi che apprenda la funzione di hashing (o generatore), in modo che possa prevedere quale sarà il prossimo numero pseudo-casuale generato ? Esiste già qualcosa del genere? Se la ricerca è già stata fatta su …

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Come gestire le immagini di grandi dimensioni nella CNN?

Supponiamo che ci siano 10K immagini di dimensioni 2400 x 2400 da usare in CNN. A mio avviso, i computer convenzionali che le persone useranno saranno utili. Ora la domanda è come gestire dimensioni di immagini così grandi dove non vi sono privilegi di downsampling. Ecco i requisiti di sistema: …

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Qual è la differenza tra machine learning e deep learning?

Qualcuno può spiegarmi la differenza tra machine learning e deep learning? È possibile apprendere l'apprendimento profondo senza conoscere l'apprendimento automatico?

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Qualcuno ha pensato di fare una rete neurale per porre domande, invece di rispondere solo a loro?

La maggior parte delle persone sta cercando di rispondere alla domanda con una rete neurale. Tuttavia, qualcuno ha avuto qualche idea su come fare in modo che la rete neurale faccia domande, invece di rispondere alle domande? Ad esempio, se una CNN può decidere a quale categoria appartiene un oggetto, …

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