Estou tentando encontrar uma abordagem de planejamento para resolver um problema que tenta modelar o aprendizado de novos materiais. Assumimos que só temos um recurso como o Wikipedia, que contém uma lista de artigos representados como um vetor de conhecimento que ele contém e um esforço para ler...
As redes Hopfield são capazes de armazenar um vetor e recuperá-lo a partir de uma versão barulhenta dele. Eles fazem isso configurando pesos para minimizar a função de energia quando todos os neurônios são definidos iguais aos valores do vetor e recuperam o vetor usando a versão barulhenta dele...
Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 18 dias . Sou engenheiro de...
O que exatamente são ontologias na IA? Como devo escrevê-los e por que eles são
Atualmente, os sistemas de IA são máquinas muito capazes e, recentemente, a área de Processamento e resposta de linguagem natural vem explodindo de inovação, bem como a estrutura algorítmica fundamental das máquinas de IA. Estou perguntando se, dadas essas inovações recentes, foram desenvolvidos...
Do artigo de pesquisa do DeepMind em arxiv.org: Neste artigo, aplicamos um algoritmo semelhante, mas totalmente genérico, que chamamos de AlphaZero , aos jogos de xadrez e shogi e Go, sem nenhum conhecimento adicional de domínio, exceto as regras do jogo, demonstrando que um aprendizado de...
Roger Schank fez um trabalho interessante sobre processamento de linguagem com a Conceptual Dependency (CD) na década de 1970. Ele então saiu um pouco do campo, estando na Educação atualmente. Havia algumas aplicações úteis na geração de linguagem natural (BABEL), geração de histórias (TAILSPIN) e...
Eu pensava sobre IAs e como elas funcionariam, quando percebi que não conseguia pensar em uma maneira de ensinar uma IA. Uma criança tende a aprender a linguagem por meio de associações de linguagem e figuras a um objeto (por exemplo, pessoas dizendo a palavra "cachorro" ao redor de um cachorro e...
Quais são as vantagens de ter carros autônomos? Poderemos ter mais carros no trânsito ao mesmo tempo, mas isso também não fará com que mais pessoas optem por usá-los, para que o tráfego e a saúde pública se tornem realmente piores? Estamos realmente interessados
Imagine tentar criar um ambiente virtual simulado que seja complicado o suficiente para criar uma "IA geral" (que eu defino como uma AI autoconsciente), mas que seja o mais simples possível. Como seria esse ambiente mínimo? Um ambiente que era apenas um jogo de xadrez seria muito simples. Um...
Estou pesquisando redes neurais celulares e já li os dois artigos de Chua ( 1988 ). Nas redes neurais celulares, uma célula está apenas em relação aos seus vizinhos. Portanto, é fácil usá-lo para processamento de imagens em tempo real. O processamento da imagem é realizado com apenas 19 números...
Encontrei a seguinte folha de dicas para redes neurais (folhas de dicas para IA, redes neurais, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e big data ). Para que são usados todos esses tipos diferentes de redes neurais? Por exemplo, quais redes neurais podem ser usadas para regressão ou...
Eu entendi que o conceito de pesquisa é importante na IA. Há uma pergunta neste site sobre esse tópico, mas também é possível entender intuitivamente o porquê. Eu tive um curso introdutório sobre IA, que durou metade de um semestre, então é claro que não houve tempo suficiente para cobrir todos os...
Eu gostaria de treinar um bot que use entrada de texto, memorize algumas categorias e responda a perguntas adequadamente. Além da versão 2.0, quero que o bot atenda as entradas de voz também. Quais são os mais recentes algoritmos de aprendizado de máquina / IA disponíveis para o mesmo? Por favor...
Tudo relacionado às redes Deep Learning (DL) e deep (er) parece "bem-sucedido", pelo menos progredindo muito rápido e cultivando a crença de que a AGI está ao alcance. Isso é imaginação popular. O DL é uma ferramenta tremenda para enfrentar tantos problemas, incluindo a criação de AGIs. Não é...
Recentemente, eu estava trabalhando em um problema para fazer uma análise de custos de minhas despesas para algum recurso específico. Normalmente, tomo algumas decisões manuais a partir da análise e planejo adequadamente. Eu tenho um grande conjunto de dados no formato excel e com centenas de...
O Trusted Region Policy Optimization (TRPO) e o Proximal Policy Optimization (PPO) são dois algoritmos avançados de gradientes de políticas. Ao usar uma única ação contínua, normalmente, você usaria alguma distribuição de probabilidade (por exemplo, Gaussiana) para a função de perda. A versão...
Eu estava lendo o livro Reinforcement Learning: An Introduction, de Richard S. Sutton e Andrew G. Barto (rascunho completo, 5 de novembro de 2017). Na página 271, é apresentado o pseudocódigo do método episódico de política de gradiente de Monte-Carlo. Olhando para esse pseudocódigo, não consigo...
Na postagem do blog Construindo poderosos modelos de classificação de imagens usando muito poucos dados , são mencionados os recursos de gargalo. Quais são os recursos de gargalo? Eles mudam com a arquitetura usada? Eles são o resultado final das camadas convolucionais antes da camada totalmente...
Na Rede Neural Convolucional, qual camada consome o máximo de tempo em treinamento? Camadas de convolução ou camadas totalmente conectadas? Podemos usar a arquitetura AlexNet para entender isso. Quero ver a separação do tempo do processo de treinamento. Quero uma comparação de tempo relativo para...