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Come possono essere applicati i gradienti politici nel caso di più azioni continue?

Trusted Region Policy Optimization (TRPO) e Proximal Policy Optimization (PPO) sono due algoritmi di gradienti di politica all'avanguardia. Quando si utilizza una singola azione continua, normalmente, si utilizzerà una distribuzione di probabilità (ad esempio, gaussiana) per la funzione di perdita. La versione approssimativa è: L ( θ ) = log( …

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Misura della dimensione dell'oggetto usando la rete neurale profonda

Ho un ampio set di dati di veicoli con la verità a terra delle loro lunghezze (oltre 100.000 campioni). È possibile formare una rete profonda per misurare / stimare la lunghezza del veicolo? Non ho visto alcun documento relativo alla stima delle dimensioni degli oggetti usando una rete neurale profonda.

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Un algoritmo di apprendimento profondo per ottimizzare il risultato

Sono abbastanza nuovo per l'apprendimento profondo, ma penso di aver trovato la giusta situazione nel mondo reale per iniziare ad usarlo. Il problema è che ho usato tali algoritmi solo per prevedere i risultati. Per il mio nuovo progetto, ho bisogno di informazioni per alimentare una macchina per ottimizzare i …

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AI che può generare programmi

Ho cercato in Viv un agente artificiale intelligente in fase di sviluppo. Sulla base di ciò che ho capito, questa IA può generare nuovo codice ed eseguirlo in base a una query dell'utente. Quello che sono curioso di sapere è come questa IA è in grado di imparare a generare …

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C'è davvero una mancanza di teoria fondamentale sull'apprendimento profondo?

Ho sentito più volte che uno dei problemi fondamentali / aperti dell'apprendimento profondo è la mancanza di "teoria generale" perché in realtà non sappiamo perché l'apprendimento profondo funzioni così bene. Anche la pagina di Wikipedia sull'apprendimento profondo ha commenti simili . Tali dichiarazioni sono credibili e rappresentative dello stato del …

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Quali sono gli ultimi argomenti di ricerca "caldi" per l'apprendimento profondo e l'IA?

Ho fatto la tesi di laurea magistrale su Deep Generative Models e attualmente sto cercando un nuovo argomento. D: Quali sono gli argomenti di ricerca più "caldi" che ultimamente stanno attirando molta attenzione della comunità del deep learning? Alcuni chiarimenti: Ho esaminato domande simili e nessuna di esse ha risposto …

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Cos'è una rete neurale profonda?

Qual è la definizione di una rete neurale profonda? Perché sono così popolari o importanti?

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L'apprendimento del gioco DQN Atari di DeepMind è stato simultaneo?

DeepMind afferma che la loro profonda rete Q (DQN) è stata in grado di adattare continuamente il suo comportamento mentre imparava a giocare con 49 giochi Atari. Dopo aver appreso tutti i giochi con la stessa rete neurale, l'agente era in grado di giocarli tutti a livelli "sovrumani" contemporaneamente (ogni …

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Quanta parte del lavoro di Deep Mind è effettivamente riproducibile?

Deep Mind ha pubblicato molti lavori sull'apprendimento profondo negli ultimi anni, la maggior parte dei quali all'avanguardia sui rispettivi compiti. Ma quanto di questo lavoro è stato effettivamente riprodotto dalla comunità AI? Ad esempio, secondo gli altri ricercatori, la carta Neural Turing Machine sembra essere molto difficile da riprodurre.

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Qual è la differenza tra ricerca e apprendimento?

Mi sono imbattuto in un articolo, The Bitter Truth , tramite il canale YouTube di Two Minute Papers . Rich Sutton dice ... Una cosa che dovrebbe essere appresa dalla lezione amara è la grande potenza dei metodi per scopi generali, dei metodi che continuano a ridimensionarsi con un calcolo …

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Quali vantaggi si possono ottenere applicando la rete neurale convoluzionale al posto della normale CNN?

Quali benefici possiamo ottenere applicando Graph Convolutional Neural Network anziché la normale CNN? Voglio dire, se siamo in grado di risolvere un problema con la CNN, qual è la ragione per cui dovremmo convertirci in Graph Convolutional Neural Network per risolverlo? Ci sono esempi che i documenti possono mostrare sostituendo …

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Gli algoritmi di apprendimento profondo rappresentano metodi basati su ensemble?

A breve sull'apprendimento profondo (come riferimento) : Il deep learning è un ramo dell'apprendimento automatico basato su una serie di algoritmi che tentano di modellare astrazioni di alto livello nei dati utilizzando un grafico profondo con più livelli di elaborazione, composto da più trasformazioni lineari e non lineari. Varie architetture …

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5 anni dopo, le reti maxout sono morte e perché?

Le reti Maxout erano un'idea semplice ma geniale di Goodfellow et al. dal 2013 al massimo mappe delle caratteristiche per ottenere un approssimatore universale di attivazioni convesse. Il design è stato adattato per l'uso in combinazione con il dropout (poi recentemente introdotto) e ha ovviamente portato a risultati all'avanguardia su …

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Vale ancora la pena imparare oggi Lisp nel particolare contesto dell'apprendimento automatico? [chiuso]

Chiuso . Questa domanda è basata sull'opinione . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che possa essere risolta con fatti e citazioni modificando questo post . Chiuso 17 giorni fa . Lisp è stato originariamente creato come una pratica notazione matematica per …

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