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Codifica input / output per una rete neurale per imparare un gioco a griglia

Sto scrivendo un semplice gioco di giocattoli con l'intenzione di allenare una profonda rete neurale. Le regole dei giochi sono all'incirca le seguenti: Il gioco ha una tavola composta da celle esagonali. Entrambi i giocatori hanno la stessa collezione di pezzi che possono scegliere di posizionare liberamente sul tabellone. Posizionando …

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Numero ottimale di strati in una rete neurale?

Come decidere il numero ottimale di layer da creare durante l'implementazione di una rete neurale (Feedforward, back propagation o RNN)?

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1 strato nascosto con 1000 neuroni contro 10 strati nascosti con 100 neuroni

Questi tipi di domande possono dipendere dal problema, ma ho cercato di trovare una ricerca che risolva la questione se il numero di strati nascosti e la loro dimensione (numero di neuroni in ogni strato) contano davvero o meno. Quindi la mia domanda è: importa davvero se ad esempio abbiamo …

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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 …

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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 …

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Cosa rende le reti neurali così brave nelle previsioni?

Sono un neofita della rete neurale e sto cercando di capire matematicamente cosa rende le reti neurali così brave nei problemi di classificazione. Prendendo l'esempio di una piccola rete neurale (ad esempio, una con 2 ingressi, 2 nodi in uno strato nascosto e 2 nodi per l'output), tutto ciò che …

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Un'intelligenza artificiale può essere addestrata per generare la trama di una storia?

So che una delle mode recenti in questo momento è quella di formare una rete neurale per generare sceneggiature e nuovi episodi, ad esempio Amici o Simpson, e va bene: è interessante e potrebbe essere il primo passo necessario per creare programmi che possano effettivamente generare storie sensate / comprensibili. …

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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 …

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BERT può essere utilizzato per attività generatrici di frasi?

Sono un nuovo studente in PNL. Sono interessato all'attività generatrice di frasi. Per quanto mi riguarda, un metodo all'avanguardia è il CharRNN , che utilizza RNN per generare una sequenza di parole. Tuttavia, BERT è uscito diverse settimane fa ed è molto potente. Pertanto, mi chiedo se questo compito può …

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Reti neurali convoluzionali con immagini di input di diverse dimensioni - Segmentazione dell'immagine

Sto affrontando il problema di avere immagini di dimensioni diverse come input in un'attività di segmentazione. Si noti che le immagini non hanno nemmeno le stesse proporzioni. Un approccio comune che ho trovato in generale nel deep learning è quello di ritagliare le immagini, come è anche suggerito qui . …

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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 …

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Le reti neurali cellulari sono un tipo di reti neurali?

Sto studiando le reti neurali cellulari e ho già letto i due articoli di Chua ( 1988 ). Nelle reti neurali cellulari, una cellula è solo in relazione con i suoi vicini. Quindi è facile da usare per l'elaborazione delle immagini in tempo reale. L'elaborazione delle immagini viene eseguita con …

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Quali sono i vantaggi delle reti neurali a valore complesso?

Durante la mia ricerca, mi sono imbattuto in "reti neurali a valore complesso", che sono reti neurali che funzionano con input a valore complesso (probabilmente anche pesi). Quali sono i vantaggi (o semplicemente le applicazioni) di questo tipo di rete neurale rispetto alle reti neurali a valore reale?

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Esistono reti neurali con pochissimi nodi che risolvono decentemente problemi non banali?

Sono interessato a sapere se esiste una rete neurale, che risolve (con un'accuratezza> = 80%) qualsiasi problema non banale, che utilizza pochissimi nodi (dove 20 nodi non sono un limite rigido). Voglio sviluppare un'intuizione sulle dimensioni delle reti neurali.

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Quale strato consuma più tempo nell'allenamento della CNN? Livelli di convoluzione vs livelli FC

In Convolutional Neural Network, quale strato consuma il massimo tempo in allenamento? Livelli di convoluzione o livelli completamente connessi? Possiamo prendere l'architettura AlexNet per capirlo. Voglio vedere l'interruzione del tempo del processo di allenamento. Voglio un confronto dei tempi relativi in modo che possiamo prendere qualsiasi configurazione GPU costante.

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