Intelligenza artificiale machine-learning

1

I motori di ricerca sono considerati AI?

I motori di ricerca sono considerati AI a causa del modo in cui analizzano ciò che cerchi e lo ricordi? O come ti inviano annunci di ciò che hai cercato di recente? Questo è considerato AI o semplicemente intelligente?

16 machine-learning philosophy definitions

2

Perché l'entropia incrociata è diventata la funzione di perdita standard di classificazione e non la divergenza di Kullbeck Leibler?

L'entropia crociata è identica alla divergenza KL più entropia della distribuzione target. KL è uguale a zero quando le due distribuzioni sono uguali, il che mi sembra più intuitivo dell'entropia della distribuzione target, che è l'entropia incrociata in una partita. Non sto dicendo che ci sono più informazioni in una …

15 machine-learning classification

6

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?

15 machine-learning deep-learning comparison

5

Perché il C ++ sembra meno ampiamente utilizzato nell'intelligenza artificiale?

Voglio solo sapere perché gli ingegneri di Machine Learning e i programmatori AI usano linguaggi come Python per eseguire attività AI e non C ++ anche se tecnicamente C ++ è un linguaggio più potente di Python.

15 neural-networks machine-learning python data-science c++

3

Reti neurali invarianti di permutazione

Data una rete neurale che accetta come input punti dati: . Diciamo che è invariante di permutazione sefffnnnx1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_nfff f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) per qualsiasi permutazione .pipipi Qualcuno potrebbe raccomandare un punto di partenza (articolo, esempio o altro documento) per le reti neurali invarianti di permutazione?

14 neural-networks machine-learning reference-request

2

Quando l'apprendimento approfondito è eccessivo?

Ad esempio, per classificare le e-mail come spam, vale la pena - dal punto di vista del tempo / della precisione - applicare l'apprendimento profondo (se possibile) anziché un altro algoritmo di apprendimento automatico? L'apprendimento profondo renderà inutili altri algoritmi di apprendimento automatico come l' ingenua Bayes ?

14 machine-learning deep-learning classification applications comparison

1

Oggi le regole di elaborazione delle informazioni della psicologia della Gestalt sono ancora utilizzate nella visione artificiale?

Decenni fa c'erano e sono libri nella visione artificiale, che implementando varie regole di elaborazione delle informazioni dalla psicologia della gestalt, ha ottenuto risultati impressionanti con poco codice o hardware speciale nell'identificazione delle immagini e nell'elaborazione visiva. Tali metodi vengono utilizzati o elaborati oggi? Sono stati fatti progressi su questo? …

14 machine-learning algorithm computer-vision

4

Quale funzione di attivazione utilizza il cervello umano?

Il cervello umano usa una specifica funzione di attivazione? Ho provato a fare qualche ricerca, e dato che è una soglia per sapere se il segnale viene inviato attraverso un neurone o no, sembra molto simile a ReLU. Tuttavia, non riesco a trovare un singolo articolo che lo confermi. O …

13 neural-networks machine-learning brain

2

Come scegliere una funzione di attivazione?

Scelgo la funzione di attivazione per il livello di output in base all'output di cui ho bisogno e alle proprietà della funzione di attivazione che conosco. Ad esempio, ho scelto la funzione sigmoide quando ho a che fare con le probabilità, una ReLU quando ho a che fare con valori …

13 neural-networks machine-learning math activation-function

1

Perché non vedi i livelli di abbandono negli esempi di apprendimento del rinforzo?

Ho studiato l'apprendimento per rinforzo e in particolare ho cercato di creare i miei ambienti da utilizzare con l'IA di OpenAI Gym. Sto usando gli agenti del progetto stable_baselines per testarlo. Una cosa che ho notato praticamente in tutti gli esempi di RL è che non sembra esserci mai alcun …

13 machine-learning reinforcement-learning overfitting dropout

4

Quali sono alcune tattiche per riconoscere i media realizzati artificialmente?

Con la crescente capacità di creare immagini false, morsi di suoni falsi e video falsi, diventa sempre più difficile riconoscere ciò che è reale e ciò che non lo è. Anche ora vediamo una serie di esempi di applicazioni che creano supporti falsi a costi contenuti (vedi Deepfake , FaceApp …

12 machine-learning image-recognition pattern-recognition deepfakes

2

Come funzionano le reti contraddittorie generative?

Sto leggendo delle reti generative dell'avversario (GAN) e ho dei dubbi in merito. Finora, capisco che in un GAN ci sono due diversi tipi di reti neurali: uno è generativo ( ) e l'altro discriminante ( ). La rete neurale generativa genera alcuni dati che la rete neurale discriminativa giudica …

12 neural-networks machine-learning deep-learning generative-adversarial-networks

1

Progettare AI per l'analisi dei file di registro

Sto sviluppando uno strumento di intelligenza artificiale per trovare errori noti delle apparecchiature e trovare nuovi modelli di guasto. Questo file di registro è basato sul tempo e contiene messaggi noti (informazioni ed errori). Sto usando una libreria JavaScript L'evento scende per mostrare i dati in modo morbido, ma il …

12 machine-learning ai-design training

2

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

1

A cosa servono tutti i diversi tipi di reti neurali?

Ho trovato il seguente cheat sheet della rete neurale ( Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data ). A cosa servono tutti questi diversi tipi di reti neurali? Ad esempio, quali reti neurali possono essere utilizzate per la regressione o la classificazione, quali possono …

11 neural-networks machine-learning deep-learning applications

Domande taggate «machine-learning»