A página / estudo a seguir demonstra que as redes neurais profundas são facilmente enganadas, fornecendo previsões de alta confiança para imagens irreconhecíveis, por exemplo, Como isso é possível? Você pode, por favor, explicar idealmente em inglês
Eu sou novo na IA e gostaria de saber com palavras simples, qual é o conceito de lógica difusa? Como isso ajuda e quando é
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
Como uma rede neural que tem o adjetivo "profundo" realmente se distingue de outras redes
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...
A questão é sobre a arquitetura de redes residuais profundas ( ResNets ). O modelo que conquistou o 1º lugar no "Desafio de Reconhecimento Visual em Grande Escala 2015" (ILSVRC2015) nas cinco faixas principais: Classificação ImageNet: Redes ultra-profundas (cotação Yann) de 152 camadas...
Eu li que a maioria dos problemas pode ser resolvida com 1-2 camadas ocultas. Como você sabe que precisa de mais de 2? Para que tipo de problemas você precisaria deles (me dê um
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...
Qual é o objetivo do método "dropout" e como ele melhora o desempenho geral da rede
Qual é a definição de uma rede neural profunda? Por que eles são tão populares ou
Eu li que redes neurais profundas podem ser facilmente enganadas ( link ) para dar alta confiança no reconhecimento de imagens sintéticas / artificiais que estão completamente (ou pelo menos principalmente) fora do assunto de confiança. Pessoalmente, eu realmente não vejo um grande problema com o...
Duas funções de ativação comuns usadas no aprendizado profundo são a função tangente hiperbólica e a função de ativação sigmóide. Entendo que a tangente hiperbólica é apenas um redimensionamento e tradução da função sigmóide: tanh( z) = 2 σ( z) - 1tanh(z)=2σ(z)-1 1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1....