ปัญญาประดิษฐ์

สมมติว่ามี NN nnnชั้นซ่อนmmmตัวอย่างการฝึกอบรมxxxคุณสมบัติและninin_iโหนดในแต่ละชั้น ความซับซ้อนของเวลาในการฝึกอบรม NN นี้โดยใช้การเผยแพร่กลับเป็นอย่างไร ฉันมีความคิดพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีที่พวกเขาค้นหาความซับซ้อนของเวลาของอัลกอริทึม แต่ที่นี่มีปัจจัยต่าง ๆ 4 ข้อที่ต้องพิจารณาที่นี่เช่นการทำซ้ำเลเยอร์โหนดในแต่ละชั้นตัวอย่างการฝึกอบรมและปัจจัยอื่น ๆ ฉันพบคำตอบที่นี่แต่มันไม่ชัดเจนพอ มีปัจจัยอื่น ๆ นอกเหนือจากที่ฉันได้กล่าวถึงข้างต้นหรือไม่ที่มีอิทธิพลต่อความซับซ้อนของเวลาในการฝึกอัลกอริทึมของ NN?

17 neural-networks  machine-learning  backpropagation  time-complexity 

มันเป็นไปได้ที่จะเลี้ยงเครือข่ายประสาทที่ส่งออกจากเครื่องกำเนิดไฟฟ้าจำนวนสุ่มและคาดหวังว่ามันเรียนรู้คร่ำเครียด (หรือเครื่องกำเนิดไฟฟ้า) ฟังก์ชั่นเพื่อที่จะสามารถคาดการณ์สิ่งที่จะเป็นต่อไปสร้างตัวเลขสุ่มหลอก ? สิ่งนี้มีอยู่แล้วใช่ไหม หากการวิจัยได้ทำไปแล้วในเรื่องนี้หรือบางสิ่งที่เกี่ยวข้อง (จากการทำนายตัวเลขสุ่มหลอก) ทุกคนสามารถชี้ให้ฉันไปยังแหล่งข้อมูลที่ถูกต้องได้หรือไม่? ขณะนี้ฉันกำลังดูห้องสมุดนี้และลิงก์ที่เกี่ยวข้อง https://github.com/Vict0rSch/deep_learning/tree/master/keras/recurrent

17 deep-learning  unsupervised-learning  prediction  lstm 

โดยทั่วไปแล้วมีความเป็นไปได้อะไรบ้างสำหรับการสร้างรายละเอียดของงานที่สามารถแทนที่ด้วยโซลูชัน AI อัตโนมัติ แนวคิดเริ่มต้นของฉันรวมถึง: ตรวจสอบ AI และตั้งค่าสถานะการกระทำที่ไม่ถูกต้อง อาจเข้าควบคุมในสถานการณ์ที่ท้าทายมาก การสร้าง / รวบรวมข้อมูลการฝึกอบรม / การทดสอบเพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของ AI

16 philosophy  social 

ฉันเคยได้ยินเกี่ยวกับแนวคิดนี้ในโพสต์ของ Reddit เกี่ยวกับ Alpha Go ฉันพยายามอ่านบทความและบทความ แต่ไม่สามารถเข้าใจอัลกอริทึมได้จริง ๆ ดังนั้นใครบางคนสามารถให้คำอธิบายที่เข้าใจง่ายว่าอัลกอริทึมการค้นหา Monte-Carlo ทำงานอย่างไรและมันถูกใช้ในการสร้างบอท AI ที่เล่นเกมได้อย่างไร?

16 gaming  monte-carlo-tree-search 

เครื่องมือค้นหาได้รับการพิจารณา AI เนื่องจากวิธีที่พวกเขาวิเคราะห์สิ่งที่คุณค้นหาและจดจำหรือไม่ หรือพวกเขาส่งโฆษณาถึงสิ่งที่คุณค้นหาเมื่อเร็ว ๆ นี้ นี่ถือว่าเป็น AI หรือฉลาดแค่ไหน?

16 machine-learning  philosophy  definitions 

Modular / Multiple Neural Networks (MNNs) หมุนรอบการฝึกอบรมเครือข่ายอิสระขนาดเล็กที่สามารถป้อนเข้าด้วยกันหรืออีกเครือข่ายที่สูงขึ้น โดยหลักการแล้วองค์กรลำดับขั้นสามารถทำให้เราเข้าใจถึงปัญหาพื้นที่ที่ซับซ้อนมากขึ้นและเข้าถึงการทำงานที่สูงขึ้น แต่ดูเหมือนจะยากที่จะหาตัวอย่างของการวิจัยที่เป็นรูปธรรมที่ทำในอดีตเกี่ยวกับเรื่องนี้ ฉันพบแหล่งข้อมูลไม่กี่แห่ง: https://en.wikipedia.org/wiki/Modular_neural_network https://www.teco.edu/~albrecht/neuro/html/node32.html https://vtechworks.lib.vt.edu/bitstream/handle/10919/27998/etd.pdf?sequence=1&isAllowed=y ฉันมีคำถามที่เป็นรูปธรรมสองสามข้อ: มีการวิจัยเมื่อเร็ว ๆ นี้เกี่ยวกับการใช้ MNN หรือไม่? มีงานใดบ้างที่ MNNs แสดงประสิทธิภาพที่ดีกว่าอวนเดี่ยวขนาดใหญ่หรือไม่? MNN สามารถใช้สำหรับการจำแนกแบบหลายรูปแบบได้หรือไม่เช่นฝึกอบรมแต่ละเครือข่ายโดยใช้ข้อมูลที่แตกต่างกัน (text vs image) และส่งต่อไปยังตัวกลางระดับสูงกว่าที่ทำงานกับเอาต์พุตทั้งหมดหรือไม่ จากมุมมองของวิศวกรรมซอฟต์แวร์เหล่านี้ไม่สามารถทนต่อความผิดพลาดได้อีกและสามารถแยกได้ง่ายในระบบกระจาย มีงานใดบ้างในการปรับโทโพโลยีของเครือข่ายย่อยแบบไดนามิกโดยใช้กระบวนการเช่น Neural Architecture Search โดยทั่วไปแล้ว MNN ใช้งานได้จริงหรือไม่? ขออภัยหากคำถามเหล่านี้ดูเหมือนไร้เดียงสาฉันเพิ่งเข้ามาใน ML และ CS ในวงกว้างมากขึ้นจากภูมิหลังทางชีววิทยา / ประสาทวิทยาศาสตร์และได้รับความสนใจจากการมีอิทธิพลซึ่งกันและกัน ฉันซาบซึ้งที่คุณสละเวลาและให้ข้อมูลเชิงลึกของคุณ!

16 neural-networks  topology  architecture  neurons  biology 

ฉันได้ยินมาหลายครั้งแล้วว่า "โครงข่ายประสาทเทียมเป็นวิธีการประมาณที่ดีที่สุดที่เราต้องจำลองสมองมนุษย์" และฉันคิดว่าเป็นที่รู้กันทั่วไปว่าโครงข่ายประสาทเทียมจำลองมาจากสมองของเรา ฉันสงสัยอย่างยิ่งว่ารุ่นนี้เรียบง่าย แต่มีราคาเท่าใด วานิลลา NN ต่างจากสิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับสมองมนุษย์เท่าไหร่ พวกเรารู้ด้วยหรือไม่

16 neural-networks  brain  topology 

ฉันเป็นนักศึกษาวิศวกรรมซอฟต์แวร์และฉันเป็นผู้เริ่มต้นหลักสูตร AI ที่สมบูรณ์ ฉันได้อ่านบทความมากมายเกี่ยวกับวิธีเริ่มต้นเรียนรู้ AI แต่แต่ละบทความมีวิธีที่แตกต่างกัน ฉันสงสัยว่าผู้เชี่ยวชาญบางคนสามารถช่วยฉันเริ่มต้นได้อย่างถูกต้องหรือไม่ คำถามเพิ่มเติมอีกสองสามข้อ ฉันควรเน้นภาษาใด มีบทความมากมายแนะนำให้ใช้ Python, C ++ หรือ Lisp สำหรับ AI ฉันสามารถใช้ Java แทนภาษาอื่นที่กล่าวถึงได้หรือไม่ ฉันควรมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์แบบใด ในช่วงปีแรกฉันทำคณิตศาสตร์แบบแยกซึ่งรวมหัวข้อต่อไปนี้: ชุดเมทริกซ์เวกเตอร์ฟังก์ชันตรรกะและทฤษฎีกราฟ (พวกเขาสอนหัวข้อเหล่านี้สั้น ๆ ) มีอีกหัวข้อที่ฉันควรเรียนรู้ตอนนี้? ตัวอย่างเช่นแคลคูลัส? ถ้าเป็นไปได้ฉันจะขอบคุณแหล่งข้อมูลหรือหนังสือที่ฉันสามารถใช้เพื่อเริ่มต้นใช้งานหรือบางทีพวกคุณสามารถให้รายละเอียดขั้นตอนที่ฉันสามารถติดตามเพื่อติดตามระดับของคุณ หมายเหตุ: สำหรับตอนนี้ฉันต้องการที่จะมุ่งเน้นไปที่เครือข่ายประสาทและการเรียนรู้ของเครื่อง หลังจากนั้นฉันต้องการสำรวจหุ่นยนต์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

16 ai-basics  getting-started  math  programming-languages 

ฉันสังเกตเห็นว่าคำถามสองสามข้อในเว็บไซต์นี้พูดถึงอัลกอริธึมทางพันธุกรรมและทำให้ฉันรู้ว่าฉันไม่รู้อะไรเกี่ยวกับสิ่งเหล่านั้นจริงๆ ฉันเคยได้ยินคำศัพท์ก่อนหน้านี้ แต่มันไม่ใช่สิ่งที่ฉันเคยใช้ดังนั้นฉันไม่มีความคิดมากเกี่ยวกับวิธีการทำงานและสิ่งที่ดีสำหรับพวกเขา สิ่งที่ฉันรู้ก็คือพวกมันเกี่ยวข้องกับวิวัฒนาการและการเปลี่ยนแปลงค่าแบบสุ่ม คุณสามารถให้คำอธิบายสั้น ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งรวมถึงตัวอย่างของการปฏิบัติที่แสดงให้เห็นถึงหลักการพื้นฐาน?

16 genetic-algorithms 

ในบทความนี้ผู้เขียนอ้างว่าแนวทางวิวัฒนาการโดยความแปลกใหม่เพียงอย่างเดียว (โดยไม่มีเป้าหมายชัดเจน) สามารถแก้ปัญหาได้ดีกว่าการใช้เป้าหมายที่ชัดเจน กล่าวอีกนัยหนึ่งการใช้การวัดความแปลกใหม่เป็นฟังก์ชั่นการออกกำลังกายสำหรับอัลกอริทึมทางพันธุกรรมทำงานได้ดีกว่าฟังก์ชั่นการออกกำลังกายตามเป้าหมาย เป็นไปได้อย่างไร?

16 genetic-algorithms 

Cross entropy นั้นเหมือนกับ KL divergence บวกกับเอนโทรปีของการกระจายเป้าหมาย KL เท่ากับศูนย์เมื่อทั้งสองการแจกแจงเหมือนกันซึ่งดูเหมือนง่ายสำหรับฉันมากกว่าเอนโทรปีของการกระจายเป้าหมายซึ่งเป็นสิ่งที่เอนโทรปีของการจับคู่ข้ามตรงกัน ฉันไม่ได้บอกว่ามีข้อมูลเพิ่มเติมในอีกเรื่องหนึ่งยกเว้นว่ามุมมองของมนุษย์อาจพบว่าศูนย์ใช้งานง่ายกว่าเชิงบวก แน่นอนหนึ่งมักจะใช้วิธีการประเมินเพื่อดูว่าการจัดหมวดหมู่เกิดขึ้นได้ดีเพียงใด แต่ทางเลือกของเอนโทรปีในประวัติศาสตร์ KL คืออะไร?

15 machine-learning  classification 

สมมติว่ามีภาพขนาด 10K ขนาด 2400 x 2400 ที่จำเป็นต้องใช้ใน CNN.Acc กับมุมมองของฉันคอมพิวเตอร์ทั่วไปที่ผู้คนใช้จะถูกใช้งาน ตอนนี้คำถามคือทำอย่างไรถึงจะจัดการกับภาพขนาดใหญ่เช่นนี้ได้โดยไม่มีสิทธิ์ในการสุ่มตัวอย่าง นี่คือข้อกำหนดของระบบ: - Ubuntu 16.04 RAM 64 GB GPU 16 GB 8 GB HDD 500 GB 1) มีเทคนิคใดบ้างในการจัดการภาพขนาดใหญ่ที่ต้องผ่านการฝึกอบรม? 2) ขนาดชุดใดที่เหมาะสมที่จะใช้? 3) มีข้อควรระวังในการใช้หรือเพิ่มหรือลดทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่ฉันสามารถทำได้หรือไม่?

15 neural-networks  deep-learning  image-recognition  convolutional-neural-networks 

บางคนสามารถอธิบายความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกให้ฉันได้หรือไม่ เป็นไปได้หรือไม่ที่จะเรียนรู้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งโดยไม่ต้องเรียนรู้ด้วยเครื่อง?

15 machine-learning  deep-learning  comparison 

ตัวอย่างเช่นสำหรับการจำแนกอีเมลเป็นสแปมมันคุ้มค่าหรือไม่ - จากมุมมองของเวลา / ความถูกต้อง - เพื่อใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (ถ้าเป็นไปได้) แทนที่จะใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่น การเรียนรู้เชิงลึกจะทำให้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรอื่น ๆ เช่นไร้เดียงสาเบย์ไม่จำเป็นหรือไม่?

15 machine-learning  deep-learning  classification  applications  comparison 

ฉันจะเลือกอัลกอริทึมที่ดีที่สุดสำหรับเกมกระดานเช่นหมากฮอสได้อย่างไร จนถึงตอนนี้ฉันได้พิจารณาอัลกอริธึมเพียงสามประการเท่านั้นคือการตัดขนาดเล็กสุดอัลฟาเบต้าและการค้นหาต้นไม้มอนติคาร์โล (MCTS) เห็นได้ชัดว่าการตัดแต่งกิ่งทั้งอัลฟ่าและ MCTS เป็นส่วนขยายของอัลกอริธึมมินิแมกซ์พื้นฐาน

15 game-ai  minimax  alpha-beta-pruning  monte-carlo-tree-search