Da Wikipedia: Um neurônio espelho é um neurônio que dispara quando um animal age e quando o animal observa a mesma ação executada por outro. Os neurônios-espelho estão relacionados à imitação de aprendizado, um recurso muito útil que está ausente nas implementações atuais de IA do mundo real....
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...
Diz-se que as funções de ativação em redes neurais ajudam a introduzir a não linearidade . O que isto significa? O que não linearidade significa nesse contexto? Como a introdução dessa não linearidade ajuda? Existem outros propósitos de funções de ativação
As redes neurais modulares / múltiplas (MNNs) giram em torno do treinamento de redes menores e independentes que podem alimentar uma à outra ou a outra rede superior. Em princípio, a organização hierárquica poderia nos permitir entender espaços de problemas mais complexos e alcançar uma...
Ouvi várias vezes que "as redes neurais são a melhor aproximação que temos para modelar o cérebro humano" e acho que é comum saber que as redes neurais são modeladas segundo o nosso cérebro. Eu suspeito fortemente que esse modelo tenha sido simplificado, mas quanto? Quanto, digamos, o NN de...
Suponha que existam 10.000 imagens de tamanhos 2400 x 2400 para serem usadas na CNN. De acordo com a minha visão, os computadores convencionais que as pessoas usam serão úteis. Agora, a questão é como lidar com tamanhos de imagem tão grandes, onde não há privilégios de reduzir a amostragem. Aqui...
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...
Para um espaço de problema determinístico, preciso encontrar uma rede neural com a estrutura ideal de nós e links. Eu quero usar um algoritmo genético para simular muitas redes neurais para encontrar a melhor estrutura de rede para o domínio do problema. Eu nunca usei algoritmos genéticos para uma...
A maioria das pessoas está tentando responder perguntas com uma rede neural. No entanto, alguém pensou em como fazer a rede neural fazer perguntas, em vez de responder a perguntas? Por exemplo, se uma CNN pode decidir a qual categoria um objeto pertence, então pode fazer alguma pergunta para ajudar...
Suponha que eu queira resolver um problema com uma rede neural que não seja adequada às topologias já existentes (perceptron, Konohen etc.) ou simplesmente não estou ciente da existência delas ou não consigo entender suas mecânica e eu confio por conta própria. Como automatizar a escolha da...
Escolho a função de ativação para a camada de saída, dependendo da saída necessária e das propriedades da função de ativação que conheço. Por exemplo, eu escolho a função sigmóide quando estou lidando com probabilidades, uma ReLU quando estou lidando com valores positivos e uma função linear quando...
O cérebro humano usa uma função de ativação específica? Eu tentei fazer alguma pesquisa e, como é um limiar para saber se o sinal é enviado através de um neurônio ou não, soa muito como ReLU. No entanto, não consigo encontrar um único artigo confirmando isso. Ou é mais como uma função step (envia 1...
Como decidir o número ideal de camadas a serem criadas durante a implementação de uma rede neural (feedforward, propagação traseira ou
Esses tipos de perguntas podem ser dependentes de problemas, mas tentei encontrar pesquisas que abordassem a questão de saber se o número de camadas ocultas e seu tamanho (número de neurônios em cada camada) realmente importa ou não. Então, minha pergunta é: realmente importa se, por exemplo,...
Estou escrevendo um jogo de brinquedo simples, com a intenção de treinar uma profunda rede neural sobre ela. As regras dos jogos são aproximadamente as seguintes: O jogo tem um tabuleiro composto por células hexagonais. Ambos os jogadores têm a mesma coleção de peças que podem escolher posicionar...
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 sou novo na rede neural e estou tentando entender matematicamente o que torna as redes neurais tão boas em problemas de classificação. Tomando o exemplo de uma pequena rede neural (por exemplo, uma com 2 entradas, 2 nós em uma camada oculta e 2 nós para a saída), tudo o que você tem é uma...
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 15 dias . Geometria e...
Sei que um dos modismos recentes agora é treinar uma rede neural para gerar roteiros e novos episódios, por exemplo, Friends ou The Simpsons, e isso é bom: é interessante e pode ser o primeiro passo necessário para criar programas que realmente gerem histórias sensatas / compreensíveis. Nesse...