Scienza del computer artificial-intelligence

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In che modo gli algoritmi di pathfinding comuni si confrontano con il processo umano

Questo potrebbe confinare con la scienza cognitiva computazionale, ma sono curioso di sapere come il processo seguito da algoritmi di pathfinding comuni (come A * ) si confronta con il processo che gli umani usano in diverse situazioni di pathfinding (date le stesse informazioni). Questi processi sono simili?

11 algorithms graphs artificial-intelligence

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Che cos'è il valore meno vincolante?

Nei problemi di soddisfazione dei vincoli, l'euristica può essere utilizzata per migliorare le prestazioni di un risolutore di bactracking. Tre euristiche comunemente indicate per semplici solutori di backtracking sono: Valori minimi rimanenti (quanti valori sono ancora validi per questa variabile) Grado euristico (quante altre variabili sono interessate da questa variabile) …

11 artificial-intelligence constraint-satisfaction

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Il significato del fattore di sconto sull'apprendimento per rinforzo

Dopo aver letto i risultati di google deepmind sui giochi di Atari , sto cercando di capire q-learning e q-networks, ma sono un po 'confuso. La confusione sorge nel concetto del fattore di sconto. Breve riassunto di ciò che ho capito. Una rete neurale convoluzionale profonda viene utilizzata per stimare …

10 artificial-intelligence neural-networks reinforcement-learning

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Quanti strati dovrebbe avere una rete neurale?

Ci sono dei vantaggi nell'avere più di 2 layer nascosti in una rete neurale? Ho visto alcuni posti che lo raccomandano, altri dimostrano che non vi è alcun vantaggio. Qual è giusto?

10 artificial-intelligence neural-networks neural-computing

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Ottimo risolutore di labirinti miopi

Stavo scherzando con la demo di Google Blocky Maze e mi sono ricordato della vecchia regola che se vuoi risolvere un labirinto, tieni semplicemente la mano sinistra contro il muro. Funziona con qualsiasi labirinto collegato in modo semplice e può essere implementato da un trasduttore finito. Lascia che il nostro …

10 automata finite-automata artificial-intelligence

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Perché i pesi delle reti neurali sono inizializzati con numeri casuali?

Perché i pesi iniziali delle reti neurali sono inizializzati come numeri casuali? Avevo letto da qualche parte che questo è fatto per "rompere la simmetria" e questo fa sì che la rete neurale impari più velocemente. In che modo rompere la simmetria rende l'apprendimento più veloce? Inizializzare i pesi su …

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Trucco di kernel, per reti neurali

Ho imparato a conoscere reti neurali e SVM. I tutorial che ho letto hanno sottolineato l'importanza della kernelizzazione, per gli SVM. Senza una funzione del kernel, le SVM sono solo un classificatore lineare. Con la kernelizzazione, le SVM possono anche incorporare funzionalità non lineari, il che le rende un classificatore …

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Quale matematica può essere interessante per queste aree CS?

Per la mia laurea in CS ho avuto la maggior parte del background matematico "standard": Calcolo: numeri differenziali, integrali, complessi Algebra: praticamente i concetti fino ai campi. Teoria dei numeri: XGCD e cose correlate, principalmente per criptovalute. Algebra lineare: fino agli autovettori / autovalori Statistiche: probabilità, test Logica: proposizionale, predicato, …

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Un algoritmo di rete neurale artificiale potrebbe essere espresso in termini di operazioni di riduzione della mappa?

Un algoritmo di rete neurale artificiale potrebbe essere espresso in termini di operazioni di riduzione della mappa? Sono anche interessato più in generale ai metodi di parallelizzazione applicati alle ANN e alla loro applicazione al cloud computing. Penso che un approccio implicherebbe l'esecuzione di un ANN completo su ciascun nodo …

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Rete neurale divergente invece di convergere

Ho implementato una rete neurale (usando CUDA) con 2 livelli. (2 neuroni per strato). Sto cercando di far apprendere 2 semplici funzioni polinomiali quadratiche usando la backpropagation . Ma invece di convergere, è divergente (l'output sta diventando infinito) Ecco alcuni dettagli in più su ciò che ho provato: Avevo impostato …

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La tesi di Church-Turing si applica anche all'intelligenza artificiale?

Secondo la tesi di Church-Turing, è impossibile progettare un algoritmo per decidere il problema di arresto. La parola algoritmo in questo contesto include l'intelligenza artificiale o no, cioè la tesi di Church-Turing si applica anche all'intelligenza artificiale? È possibile progettare un sistema di intelligence in futuro per decidere questo problema …

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Quali sono gli usi pratici delle ontologie?

Ho letto molti articoli e libri sulle ontologie e sto cercando di capire come vengono utilizzati in un vero progetto? Ad esempio, come l'ontologia di un robot calciatore può essere definita e utilizzata con un'architettura cognitiva per renderla intelligente? Ci sono relazioni ontologiche tra termini in quel dominio di conoscenza …

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Esiste un modo semplice per calcolare i pesi percettrici sulla base di un grafico di classificazione?

Sto studiando per un esame AI e sto cercando un modo migliore per risolvere il seguente problema: Il grafico mostra un problema di classificazione nel quadrato dell'unità , in cui la classe A è indicata dall'area grigia nella figura (esclusi i punti sulle linee tratteggiate) e la classe B si …

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La differenza essenziale tra reti neurali spigolose e ANN di generazione precedente

Ho studiato Spiking Neural Networks online da vari articoli, principalmente Maass (1997) . Non sono del tutto sicuro di capire cosa rende il codice a impulsi di SNN in contrasto con le precedenti ANN che sono considerate rate-code. Ho un background in neuroscienze quindi capisco i termini e il rapporto, …

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