Intelligenza artificiale neural-networks

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Esistono modelli computazionali di neuroni specchio?

Da Wikipedia: Un neurone specchio è un neurone che si accende sia quando un animale agisce sia quando l'animale osserva la stessa azione eseguita da un altro. I neuroni specchio sono collegati all'apprendimento dell'imitazione, una funzione molto utile che manca nelle attuali implementazioni AI del mondo reale. Invece di apprendere …

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Una macchina Boltzmann potrebbe immagazzinare più modelli di una rete Hopfield?

Questo proviene da una beta chiusa per l'intelligenza artificiale, con questa domanda pubblicata dall'utente numero 47. Tutto il merito. Secondo Wikipedia , Le macchine Boltzmann possono essere viste come la controparte stocastica e generativa delle reti Hopfield. Entrambe sono reti neurali ricorrenti che possono essere addestrate per apprendere schemi di …

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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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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). …

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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 …

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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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Le reti neurali modulari sono più efficaci delle reti monolitiche di grandi dimensioni in qualsiasi compito?

Le reti neurali modulari / multiple (MNN) ruotano attorno all'addestramento di reti più piccole e indipendenti in grado di alimentare l'una con l'altra o un'altra rete superiore. In linea di principio, l'organizzazione gerarchica potrebbe permetterci di dare un senso a spazi problematici più complessi e raggiungere una maggiore funzionalità, ma …

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In che modo le reti neurali artificiali e le reti neurali biologiche sono simili e diverse?

Ho sentito più volte che "Le reti neurali sono la migliore approssimazione che dobbiamo modellare il cervello umano" e penso che sia noto che le reti neurali siano modellate sul nostro cervello. Sospetto fortemente che questo modello sia stato semplificato, ma quanto? Quanto differisce, per esempio, la NN vaniglia da …

16 neural-networks brain topology

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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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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.

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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?

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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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Come dovrei codificare la struttura di una rete neurale in un genoma?

Per uno spazio problematico deterministico, devo trovare una rete neurale con il nodo e la struttura di collegamento ottimali. Voglio usare un algoritmo genetico per simulare molte reti neurali per trovare la migliore struttura di rete per il dominio problematico. Non ho mai usato algoritmi genetici per un compito come …

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Come posso automatizzare la scelta della topologia di una rete neurale per un problema arbitrario?

Supponiamo che io voglia risolvere un problema con una rete neurale che o non riesco ad adattare a topologie già esistenti (perceptron, Konohen, ecc.) O semplicemente non sono consapevole dell'esistenza di questi o non sono in grado di comprenderne invece la meccanica e io mi affido da sola. Come posso …

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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 …

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