Intelligenza artificiale machine-learning

17

Qual è la differenza tra intelligenza artificiale e machine learning?

Questi due termini sembrano essere correlati, soprattutto nella loro applicazione in informatica e ingegneria del software. Uno è un sottoinsieme di un altro? Uno è uno strumento utilizzato per costruire un sistema per l'altro? Quali sono le loro differenze e perché sono significative?

75 machine-learning terminology comparison

8

Perché Python è un linguaggio così popolare nel campo dell'IA?

Prima di tutto, sono un principiante che studia AI e questa non è una domanda orientata all'opinione o una per confrontare i linguaggi di programmazione. Non sto insinuando che Python sia la lingua migliore. Ma il fatto è che la maggior parte dei famosi framework AI ha il supporto primario …

48 machine-learning programming-languages tensorflow

3

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 …

42 neural-networks machine-learning deep-learning convolutional-neural-networks natural-language-processing

4

Le reti neurali sono soggette a dimenticanza catastrofica?

Immagina di mostrare a una rete neurale l'immagine di un leone 100 volte e di etichettarla con "pericoloso", così apprende che i leoni sono pericolosi. Ora immagina di averlo precedentemente mostrato milioni di immagini di leoni e in alternativa etichettato come "pericoloso" e "non pericoloso", in modo tale che la …

38 neural-networks machine-learning theory incremental-learning catastrophic-forgetting

3

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 …

30 neural-networks machine-learning deep-learning research programming-languages

3

Che cos'è l'apprendimento auto-supervisionato nell'apprendimento automatico?

Che cos'è l'apprendimento auto-supervisionato nell'apprendimento automatico? In che cosa differisce dall'apprendimento supervisionato?

30 machine-learning comparison supervised-learning self-supervised-learning

4

Come selezionare il numero di strati nascosti e il numero di celle di memoria in un LSTM?

Sto cercando di trovare alcune ricerche esistenti su come selezionare il numero di layer nascosti e le dimensioni di questi di un RNN basato su LSTM. Esiste un articolo in cui si sta studiando questo problema, ovvero quante celle di memoria si dovrebbero usare? Suppongo che dipenda totalmente dall'applicazione e …

28 neural-networks machine-learning research recurrent-neural-networks lstm

2

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

2

È possibile addestrare una rete neurale in modo incrementale?

Vorrei addestrare una rete neurale in cui le classi di output non sono (tutte) definite dall'inizio. Sempre più classi verranno introdotte in seguito in base ai dati in arrivo. Ciò significa che, ogni volta che presento una nuova classe, avrei bisogno di riqualificare la NN. Come posso addestrare un NN …

23 neural-networks machine-learning incremental-learning transfer-learning

2

Esistono progetti in corso che utilizzano Stack Exchange per l'apprendimento automatico?

Esistono progetti AI in corso che utilizzano Stack Exchange per l'apprendimento automatico?

23 machine-learning ai-design

4

Come gestire le mosse non valide nell'apprendimento per rinforzo?

Voglio creare un'intelligenza artificiale in grado di giocare a cinque di fila / gomoku. Come ho già detto nel titolo, voglio usare l'apprendimento per rinforzo per questo. Uso il metodo del gradiente delle politiche , vale a dire REINFORCE, con baseline. Per l'approssimazione del valore e della funzione politica, utilizzo …

20 machine-learning reinforcement-learning game-ai combinatorial-games

7

Se i valori digitali sono semplici stime, perché non tornare all'analogico per l'IA?

L'impulso alla base della transizione del XX secolo dalla circuiteria analogica a quella digitale è stato guidato dal desiderio di maggiore precisione e riduzione del rumore. Ora stiamo sviluppando software in cui i risultati sono approssimativi e il rumore ha un valore positivo. Nelle reti artificiali, usiamo i gradienti (giacobiano) …

18 machine-learning hardware neuromorphic-engineering analog-computing spiking-networks

3

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 …

17 neural-networks machine-learning deep-learning loss-functions generative-adversarial-networks

1

Differenze tra le tecniche di backpropagation

Solo per divertimento, sto cercando di sviluppare una rete neurale. Ora, per backpropagation, ho visto due tecniche. Il primo viene utilizzato qui e anche in molti altri luoghi. Quello che fa è: Calcola l'errore per ciascun neurone di output. Lo ripropaga nella rete (calcolando un errore per ciascun neurone interno). …

17 neural-networks machine-learning backpropagation

3

Qual è la complessità temporale per l'addestramento di una rete neurale usando la propagazione posteriore?

Supponiamo che un NN contenga nnn livelli nascosti, mmm esempi di allenamento, xxx funzioni e ninin_i nodi in ogni strato. Qual è la complessità temporale per addestrare questo NN usando la propagazione di ritorno? Ho un'idea di base su come trovano la complessità temporale degli algoritmi, ma qui ci sono …

17 neural-networks machine-learning backpropagation time-complexity

Domande taggate «machine-learning»