Estou lendo sobre redes contraditórias generativas (GANs) e tenho algumas dúvidas sobre isso. Até agora, entendo que em uma GAN existem dois tipos diferentes de redes neurais: uma é gerativa ( GGG ) e a outra discriminativa ( DDD ). A rede neural generativa gera alguns dados que a rede neural...
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...
Surpreendentemente, isso não foi feito antes - pelo menos eu não encontrei nada além de algumas perguntas vagamente relacionadas. Então, o que é uma rede neural recorrente e quais são suas vantagens em relação aos RNs
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...
Durante minha pesquisa, deparei-me com "redes neurais de valor complexo", que são redes neurais que funcionam com entradas de valor complexo (provavelmente pesos também). Quais são as vantagens (ou simplesmente as aplicações) desse tipo de rede neural sobre redes neurais de valor...
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...
Estou tentando programar meu próprio sistema para executar uma rede neural. Para reduzir o número de nós necessários, foi sugerido que ele tratasse as rotações da entrada igualmente. Minha rede tem como objetivo aprender e prever o Jogo da Vida de Conway, olhando para cada quadrado e seus...
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...
Aumentar o ruído nos dados ajuda a melhorar a capacidade de aprendizado de uma rede? Faz alguma diferença ou depende do problema que está sendo resolvido? Como isso afeta o processo de generalização em
Estou pesquisando computação afetiva. Particularmente, estou estudando a parte do reconhecimento de emoções, ou seja, a tarefa de reconhecer as emoções que estão sendo sentidas pelo usuário / sujeito. Por exemplo, a afetiva pode ser usada para esse fim. Tenho preocupações não com a validade desses...
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...
Estou interessado em saber se existe alguma rede neural que resolva (com> = 80% de precisão) qualquer problema não trivial, que use muito poucos nós (onde 20 nós não é um limite rígido). Eu quero desenvolver uma intuição sobre tamanhos de redes
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...
Segundo meu conhecimento, a maioria dos estudos atuais de inteligência artificial utiliza algum tipo de rede neural ou suas variantes. Um bom exemplo seria o alphago do DeepMind, que acredito ser uma rede neural profunda, para CNN de visão, texto, música e outros recursos ordenados, RNNs etc. etc....
Estou tentando detectar um logotipo de canal de TV dentro de um arquivo de vídeo. Portanto, basta inserir um .mp4vídeo de entrada , detectar se esse logotipo está presente em um quadro específico, por exemplo, primeiro quadro ou não. Temos esse logotipo com antecedência (embora possa não ser o%...
Existem modelos possíveis com potencial para substituir as redes neurais em um futuro próximo? E precisamos mesmo disso? Qual é a pior coisa sobre o uso de redes neurais em termos 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...
Isso pode parecer bobagem para alguém que tem muita experiência com redes neurais, mas me incomoda ... Quero dizer, randomizar pesos iniciais pode fornecer melhores resultados que seriam um pouco mais próximos da aparência da rede treinada, mas também pode ser exatamente o oposto do que deveria...
O AlphaGo Zero contém várias melhorias em comparação com seus antecessores. Detalhes arquitetônicos do Alpha Go Zero podem ser vistos nesta folha de dicas . Uma dessas melhorias é usar uma única rede neural que calcula as probabilidades de movimento e o valor do estado ao mesmo tempo, enquanto as...