Para perguntas relacionadas ao aprendizado de máquina (ML), que é um conjunto de métodos que podem detectar padrões automaticamente nos dados e, em seguida, usar os padrões descobertos para prever dados futuros ou para executar outros tipos de tomada de decisão sob incerteza (como planejar como para coletar mais dados). O ML é geralmente dividido em aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. O aprendizado profundo é um subcampo da ML que usa redes neurais artificiais profundas.
Esses dois termos parecem estar relacionados, especialmente em suas aplicações em ciência da computação e engenharia de software. Um é um subconjunto do outro? Uma ferramenta é usada para construir um sistema para a outra? Quais são as diferenças e por que são
Primeiro de tudo, eu sou um iniciante estudando IA e essa não é uma pergunta orientada a opiniões ou para comparar linguagens de programação. Não estou dizendo que essa é a melhor linguagem. Mas o fato é que a maioria das famosas estruturas de IA tem suporte primário para Python. Eles podem até ser...
Até onde eu sei, as redes neurais têm um número fixo de neurônios na camada de entrada. Se redes neurais são usadas em um contexto como PNL, frases ou blocos de texto de tamanhos variados são alimentados para uma rede. Como o tamanho da entrada variável é reconciliado com o tamanho fixo da camada...
Imagine que você mostre a uma rede neural a imagem de um leão 100 vezes e rotule com "perigoso", para descobrir que os leões são perigosos. Agora imagine que anteriormente você mostrou milhões de imagens de leões e o rotulou como "perigoso" e "não perigoso", de tal forma que a probabilidade de um...
Já ouvi antes de cientistas da computação e de pesquisadores da área de IA que o Lisp é uma boa linguagem para pesquisa e desenvolvimento em inteligência artificial. Isso ainda se aplica, com a proliferação de redes neurais e aprendizado profundo? Qual foi o raciocínio deles para isso? Em quais...
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...
Como uma rede neural que tem o adjetivo "profundo" realmente se distingue de outras redes
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...
Existem projetos de IA em andamento que usam o Stack Exchange para aprendizado de
Eu quero criar uma IA que possa jogar cinco em linha / gomoku. Como mencionei no título, quero usar o aprendizado por reforço para isso. Eu uso o método gradiente de política , ou seja, REFORÇAR, com a linha de base. Para a aproximação das funções de valor e política, eu uso uma rede neural ....
O ímpeto por trás da transição do século XX do circuito analógico para o digital foi impulsionado pelo desejo de maior precisão e menor ruído. Agora, estamos desenvolvendo software onde os resultados são aproximados e o ruído tem valor positivo. Em redes artificiais, usamos gradientes...
Estou lutando para entender a função de perda de GAN, conforme fornecido em Noções básicas sobre redes adversas generativas (uma postagem de blog escrita por Daniel Seita). Na perda padrão de entropia cruzada, temos uma saída que foi executada através de uma função sigmóide e uma classificação...
Apenas por diversão, estou tentando desenvolver uma rede neural. Agora, para retropropagação, vi duas técnicas. O primeiro é usado aqui e em muitos outros lugares também. O que ele faz é: Ele calcula o erro para cada neurônio de saída. Ele o retropropõe na rede (calculando um erro para cada...
Suponha que um NN contenha nnn camadas ocultas, mmm exemplos de treinamento, xxx recursos e ninin_i nós em cada camada. Qual é a complexidade de tempo para treinar esse NN usando a propagação traseira? Eu tenho uma idéia básica sobre como eles encontram a complexidade do tempo dos algoritmos, mas...
Os mecanismos de pesquisa são considerados IA por causa da maneira como analisam o que você procura e se lembra? Ou como eles enviam anúncios do que você pesquisou recentemente? Isso é considerado IA ou apenas
A entropia cruzada é idêntica à divergência KL mais a entropia da distribuição do alvo. KL é igual a zero quando as duas distribuições são iguais, o que me parece mais intuitivo do que a entropia da distribuição de destino, que é a entropia cruzada de uma correspondência. Não estou dizendo que há...
Alguém pode me explicar a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo? É possível aprender um aprendizado profundo sem conhecer o aprendizado de
Eu só quero saber por que os engenheiros do Machine Learning e os programadores de IA usam linguagens como python para executar tarefas de IA e não C ++, mesmo que C ++ seja tecnicamente uma linguagem mais poderosa que
Dada uma rede neural fff que recebe como entrada nnn pontos de dados: x1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_n . Dizemos que fff é permutação invariável se f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) para qualquer permutação pipipi . Alguém poderia...