O que é uma rede neural profunda?
Qual é a definição de uma rede neural profunda? Por que eles são tão populares ou
10
Qual é a definição de uma rede neural profunda? Por que eles são tão populares ou
Eu tenho um grande conjunto de dados de veículos com a verdade básica de seus comprimentos (mais de 100 mil amostras). É possível treinar uma rede profunda para medir / estimar o comprimento do veículo? Não vi nenhum artigo relacionado à estimativa do tamanho de objetos usando redes neurais...
Parece que redes neurais profundas e outros modelos baseados em redes neurais estão dominando muitas áreas atuais, como visão computacional, classificação de objetos, aprendizado por reforço etc. Existem domínios em que os SVMs (ou outros modelos) ainda estão produzindo resultados de...
Atualmente, estou escrevendo um mecanismo para jogar um jogo de cartas, pois ainda não existe um mecanismo para esse jogo em particular. Espero poder introduzir uma rede neural no jogo depois e fazer com que ela aprenda a jogar. Estou escrevendo o mecanismo de forma que seja útil para um jogador...
Autoencoders são redes neurais que aprendem uma representação compactada da entrada para reconstruí-la posteriormente, para que possam ser usadas para redução de dimensionalidade. Eles são compostos de um codificador e um decodificador (que podem ser redes neurais separadas). A redução da...
O teorema do No Free Lunch (NFL) afirma (consulte o artigo Coevolutionary Free Lunchches de David H. Wolpert e William G. Macready) quaisquer dois algoritmos são equivalentes quando o desempenho é medido em todos os possíveis problemas O teorema "No Free Lunch" é realmente verdadeiro? O que...
Eu estive procurando na Viv um agente inteligente artificial em desenvolvimento. Com base no que entendi, essa IA pode gerar um novo código e executá-lo com base em uma consulta do usuário. O que estou curioso para saber é como essa IA é capaz de aprender a gerar código com base em alguma consulta....
Estou treinando uma auto-encoderrede com Adamotimizador (with amsgrad=True) e MSE losspara a tarefa de separação de fonte de áudio de canal único. Sempre que decai a taxa de aprendizado por um fator, a perda de rede aumenta bruscamente e depois diminui até a próxima queda na taxa de...
No contexto da inteligência artificial, a singularidade refere-se ao advento de uma inteligência geral artificial capaz de auto-aperfeiçoamento recursivo, levando ao rápido surgimento de superinteligência artificial (ASI), cujos limites são desconhecidos, logo após a singularidade tecnológica ser...
Que benefícios podemos obter com a aplicação da Rede Neural Convolucional Graph em vez da CNN comum? Quero dizer, se podemos resolver um problema pela CNN, qual é a razão pela qual devemos converter o Graph Convolutional Neural Network para resolvê-lo? Existem exemplos, ou seja, os trabalhos podem...
Um agente de IA costuma ter componentes "sensores", "memória", "processadores de aprendizado de máquina" e "reação". No entanto, uma máquina com isso não se torna necessariamente um agente de IA de auto-programação. Além das partes mencionadas acima, existem outros elementos ou detalhes necessários...
Para o meu melhor entendimento, o algoritmo MCTS (Monte Carlo Tree Search) é uma alternativa ao minimax para pesquisar uma árvore de nós. Ele funciona escolhendo um movimento (geralmente aquele com maior chance de ser o melhor) e, em seguida, executando um playout aleatório em movimento para ver...
Atualmente, estou trabalhando em um aplicativo de IA do Android. Estou ciente dos modelos de IA para gerar frases aleatórias. No entanto, existe um modelo de IA para gerar sentenças
Então, eu tenho tentado entender as redes neurais desde que me deparei com o blog de Adam Geitgey sobre aprendizado de máquina. Eu li o máximo que posso sobre o assunto (que eu posso entender) e acredito que entendo todos os conceitos amplos e alguns dos trabalhos (apesar de serem muito fracos em...
Estou tentando detectar a área de atenção visual em uma determinada imagem e recortar a imagem nessa área. Por exemplo, dada uma imagem de qualquer tamanho e um retângulo com a dimensão LxW, como entrada, eu gostaria de recortar a imagem na área de atenção visual mais importante. Estou procurando...
Preciso de um algoritmo de aprendizado de máquina para identificar padrões em um conjunto de dados (salvo em um arquivo CSV) que contenha detalhes do desempenho do cache de uma CPU. Mais especificamente, o conjunto de dados contém colunas como Readhits, Readmissou Writehits. Os padrões que o...
Portanto, o aprendizado de máquina permite que um sistema seja automatizado automaticamente no sentido de prever o estado futuro com base no que aprendeu até agora. Minha pergunta é: as técnicas de aprendizado de máquina são a única maneira de fazer um sistema desenvolver seu conhecimento de...
Pouco sobre aprendizado profundo (para referência) : O aprendizado profundo é um ramo do aprendizado de máquina baseado em um conjunto de algoritmos que tentam modelar abstrações de alto nível nos dados usando um gráfico profundo com várias camadas de processamento, compostas por várias...
Atualmente, estou desenvolvendo um projeto para criar uma IA para jogar o jogo Gomoku (é como um jogo da velha, mas joguei em um tabuleiro de 15 * 15 e requer 5 em sequência para vencer). Eu já implementei com sucesso uma IA do jogo da velha perfeita usando Q learning e tendo estados / ações de...
Podemos ler na página da Wikipedia que o Google construiu um chip ASIC personalizado para aprendizado de máquina e personalizado para o TensorFlow, que ajuda a acelerar a IA. Como os chips ASIC são especialmente personalizados para um uso específico, sem a capacidade de alterar seu circuito, deve...