Qual é a diferença entre o aprendizado de reforço sem modelo e com base em modelo? Parece-me que qualquer aluno sem modelo, aprendendo por tentativa e erro, poderia ser reformulado como baseado em modelo. Nesse caso, quando os alunos sem modelo seriam
O que é aprendizado auto-supervisionado no aprendizado de máquina? Como é diferente da aprendizagem
Estou tentando encontrar algumas pesquisas existentes sobre como selecionar o número de camadas ocultas e o tamanho delas de uma RNN baseada em LSTM. Existe um artigo em que esse problema está sendo investigado, ou seja, quantas células de memória se deve usar? Suponho que depende totalmente da...
Meu entendimento é que a camada convolucional de uma rede neural convolucional tem quatro dimensões: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters. Além disso, entendo que cada novo filtro é complicado por TODOS os canais de entrada (ou mapas de recursos / ativação da camada...
Ao escrever seu algoritmo, como você sabe quantos neurônios você precisa por camada única? Existem métodos para encontrar o número ideal deles ou é uma regra de
O artigo As limitações do aprendizado profundo em configurações adversas explora como as redes neurais podem ser corrompidas por um invasor que pode manipular o conjunto de dados com o qual a rede neural treina. Os autores experimentam uma rede neural destinada a ler dígitos manuscritos,...
Até hoje eu - como leigo da IA - estou confuso com as melhorias prometidas e alcançadas da tradução automática. Minha impressão é: ainda há um caminho muito, muito distante. Ou existem outras explicações para por que as traduções automáticas (oferecidas e fornecidas, por exemplo, pelo Google),...
Como uma rede neural que tem o adjetivo "profundo" realmente se distingue de outras redes
Quais são as teorias atuais sobre o desenvolvimento de uma IA consciente? Alguém está tentando desenvolver uma IA consciente? É possível que a consciência seja um fenômeno emergente, ou seja, assim que colocarmos complexidade suficiente em nosso sistema, ela se tornará autoconsciente?...
Estou ciente de que as redes neurais provavelmente não são projetadas para fazer isso, por mais que se questione hipoteticamente, é possível treinar a rede neural profunda (ou similar) para resolver equações matemáticas? Assim, considerando as 3 entradas: 1º número, sinal do operador representado...
Gostaria de treinar uma rede neural em que as classes de saída não sejam (todas) definidas desde o início. Mais e mais classes serão introduzidas posteriormente com base nos dados recebidos. Isso significa que, toda vez que eu apresentar uma nova aula, eu precisarei treinar novamente o NN. Como...
Siri e Cortana se comunicam como seres humanos. Diferentemente do Google agora, que nos fornece principalmente resultados de pesquisa quando feitas algumas perguntas (sem definir alarmes ou lembretes), Siri e Cortana nos fornecem uma resposta, da mesma maneira que uma pessoa faria. Então, eles são...
Acredito que o termo inteligência artificial (IA) seja usado em excesso hoje em dia. Por exemplo, as pessoas veem que algo é auto-móvel e chamam de AI, mesmo se estiver no piloto automático (como carros ou aviões) ou se houver algum algoritmo simples por trás dele. Quais são os requisitos gerais...
Existem projetos de IA em andamento que usam o Stack Exchange para aprendizado de
Vi a inteligência emocional definida como a capacidade de estar ciente, controlar e expressar as emoções, e de lidar com relacionamentos interpessoais de maneira criteriosa e empática. Quais são algumas estratégias para a inteligência artificial começar a resolver esse problema e desenvolver a...
Não estou procurando uma maneira eficiente de encontrar números primos (o que obviamente é um problema resolvido ). Esta é mais uma pergunta "e se". Então, em teoria: você poderia treinar uma rede neural para prever se um determinado número n é ou não composto ou primo? Como essa rede seria...
Suponha que tenhamos um grande número de provas no cálculo de predicado de primeira ordem. Suponhamos que também tenhamos axiomas, corolários e teoremas nessa área da matemática dessa forma. Considere cada proposição que foi provada e o corpo da teoria existente em torno dessa proposição...
Tanto quanto eu entendo, Q-learning e gradientes de políticas (PG) são as duas principais abordagens usadas para resolver problemas de RL. Enquanto o Q-learning visa predizer a recompensa de uma determinada ação executada em um determinado estado, os gradientes das políticas predizem diretamente a...
Uma Rede Neural Convolucional pode ser usada para reconhecimento de padrões em um domínio problemático em que não há imagens pré-existentes, digamos, representando dados abstratos graficamente? Isso sempre seria menos eficiente? Esse desenvolvedor diz que o desenvolvimento atual pode ir além, mas...
Qual é a definição de inteligência