Intelligenza artificiale deep-network

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Come è possibile che le reti neurali profonde vengano ingannate così facilmente?

La pagina / studio seguente dimostra che le reti neurali profonde vengono facilmente ingannate dando previsioni di elevata sicurezza per immagini irriconoscibili, ad es. Come è possibile? Potete per favore spiegare idealmente in un inglese semplice?

63 convolutional-neural-networks image-recognition deep-network computer-vision

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Cos'è la logica fuzzy?

Sono nuovo di IA e mi piacerebbe sapere in parole semplici, qual è il concetto di logica fuzzy? In che modo aiuta e quando viene utilizzato?

38 deep-network terminology fuzzy-logic

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Come trovare il numero ottimale di neuroni per strato?

Quando scrivi l'algoritmo, come fai a sapere di quanti neuroni hai bisogno per singolo strato? Esistono metodi per trovarne il numero ottimale o è una regola empirica?

28 deep-network search neurons

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In che modo una rete neurale profonda differisce dalle altre reti neurali?

In che modo una rete neurale che ha l'aggettivo "profondo" si distingue effettivamente da altre reti simili?

25 neural-networks machine-learning deep-network terminology comparison

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La capacità di riconoscimento dei pattern delle CNN è limitata all'elaborazione delle immagini?

Una rete neurale convoluzionale può essere utilizzata per il riconoscimento di modelli in un dominio problematico in cui non esistono immagini preesistenti, ad esempio rappresentando graficamente dati astratti? Sarebbe sempre meno efficiente? Questo sviluppatore afferma che lo sviluppo attuale potrebbe andare oltre, ma non se ci fosse un limite al …

21 deep-network neural-networks image-recognition convolutional-neural-networks

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Le reti residue profonde dovrebbero essere viste come un insieme di reti?

La domanda riguarda l'architettura di Deep Residual Networks ( ResNets ). Il modello che ha vinto il 1 ° posto al "Large Scale Visual Recognition Challenge 2015" (ILSVRC2015) in tutte e cinque le tracce principali: Classificazione ImageNet: reti a 152 strati “Ultra-deep” (quote Yann) Rilevamento ImageNet: 16% migliore del 2 …

12 neural-networks machine-learning deep-network deep-learning pattern-recognition

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Perché le reti neurali profonde e l'apprendimento profondo non sono sufficienti per raggiungere l'intelligenza generale?

Tutto ciò che riguarda le reti di Deep Learning (DL) e deep (er) sembra "successo", almeno progredendo molto velocemente e coltivando la convinzione che AGI sia a portata di mano. Questa è l'immaginazione popolare. DL è uno strumento eccezionale per affrontare tanti problemi, inclusa la creazione di AGI. Non è …

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Che tipo di problemi richiedono più di 2 livelli nascosti?

Ho letto che la maggior parte dei problemi può essere risolta con 1-2 livelli nascosti. Come fai a sapere che hai bisogno di più di 2? Per quale tipo di problemi avresti bisogno di loro (fammi un esempio)?

11 deep-network hidden-layers

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Qual è la tecnica del "dropout"?

A cosa serve il metodo "dropout" e come migliora le prestazioni generali della rete neurale?

10 deep-network overfitting performance

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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?

10 machine-learning deep-learning terminology deep-network definitions

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Quanto è un problema il rumore bianco per l'uso nel mondo reale di un DNN?

Ho letto che le reti neurali profonde possono essere ingannate relativamente facilmente ( link ) per dare un'alta fiducia nel riconoscimento di immagini sintetiche / artificiali che sono completamente (o almeno per lo più) fuori dal tema della fiducia. Personalmente, non vedo davvero un grosso problema con DNN che dà …

9 neural-networks deep-network image-recognition convolutional-neural-networks signal-processing

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Qual è la differenza tra i neuroni iperbolici tangenti e sigmoidi?

Due funzioni di attivazione comuni utilizzate nell'apprendimento profondo sono la funzione tangente iperbolica e la funzione di attivazione sigmoidea. Capisco che la tangente iperbolica è solo un riscalamento e una traduzione della funzione sigmoide: tanh(z)=2σ(z)−1tanh⁡(z)=2σ(z)−1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1. Esiste una differenza significativa tra queste due funzioni di attivazione, e …

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