O DeepMind afirma que sua rede Q profunda (DQN) conseguiu adaptar continuamente seu comportamento enquanto aprendia a jogar 49 jogos da Atari. Depois de aprender todos os jogos com a mesma rede neural, o agente foi capaz de jogá-los todos nos níveis 'sobre-humanos' simultaneamente (sempre que foi...
Se neurônios e sinapses podem ser implementados usando transistores, o que nos impede de criar redes neurais arbitrariamente grandes usando os mesmos métodos com os quais as GPUs são feitas? Em essência, vimos como as redes neurais virtuais extraordinariamente bem implementadas nos processadores...
Vários recursos que mencionei mencionam que o MSE é ótimo porque é convexo. Mas não entendo como, especialmente no contexto de redes neurais. Digamos que temos o seguinte: XXX : conjunto de dados de treinamento YYY : metas ΘΘ\Theta : o conjunto de parâmetros do modelofΘfΘf_\Theta (um modelo de...
Quão poderosa é a máquina que venceu recentemente o campeão dos jogadores de
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...
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...
Quão grandes redes neurais artificiais podemos rodar agora (com ciclo de treinamento completo ou apenas avaliando as saídas da rede) se nosso orçamento total de energia para computação for equivalente ao orçamento de energia do cérebro humano ( 12,6 watts )? Vamos assumir um ciclo por segundo, que...
é possível fazer uma estimativa geral sobre o tamanho das redes neurais treináveis em GPUs comuns para consumidores ? Por exemplo: O artigo Emergence of Locomotion (Reforcement) treina uma rede usando a ativação tanh dos neurônios. Eles têm um NN de 3 camadas com 300.200.100 unidades para o...
Eu estava lendo o novo artigo de Hinton, "Roteamento dinâmico entre cápsulas", e não entendi o termo "vetor de atividade" no resumo. Uma cápsula é um grupo de neurônios cujo vetor de atividade representa os parâmetros de instanciação de um tipo específico de entidade, como um objeto ou parte do...
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...
Existe pesquisa que emprega modelos realistas de neurônios? Normalmente, o modelo de um neurônio para uma rede neural é bastante simples, em oposição ao neurônio realista, que envolve centenas de proteínas e milhões de moléculas (ou números ainda maiores). Existe pesquisa que extraia implicações...
O que significa "backprop"? O termo "backprop" é basicamente o mesmo que "backpropagation" ou tem um significado
Parece bastante incontroverso dizer que as abordagens baseadas em NN estão se tornando ferramentas bastante poderosas em muitas áreas da IA - seja reconhecendo e decompondo imagens (rostos na fronteira, cenas de rua em automóveis, tomada de decisão em situações complexas ou incertas ou com dados...
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....
Eu queria saber se os algoritmos de aprendizado de máquina (CNNs?) Podem ser usados / treinados para diferenciar pequenas diferenças de detalhes entre imagens (como pequenas diferenças em tons de vermelho ou outras cores, ou a presença de pequenos objetos entre imagens muito semelhantes? )? E...
Estou construindo uma rede neural para prever o valor de uma obra de arte com uma ampla variedade de insumos (tamanho, meio de arte etc.) e gostaria de incluir o autor como insumo (geralmente é uma enorme fator no valor de uma única obra de arte). Minha preocupação atual é que o nome do autor não...
Tendo trabalhado com redes neurais por cerca de meio ano, experimentei em primeira mão o que muitas vezes são reivindicadas como suas principais desvantagens, ou seja, superajustar e ficar preso nos mínimos locais. No entanto, através da otimização do hiperparâmetro e de algumas abordagens...
Se você foi atacado por uma aranha, uma vez que as chances são de que você nunca mais se aproximará de uma aranha. Em um modelo de rede neural, ter uma experiência ruim com uma aranha diminuirá ligeiramente a probabilidade de você chegar perto de uma aranha, dependendo da taxa de...
Sou praticamente iniciante no Tensorflow e simplesmente sigo um tutorial. Não há nenhum problema com meu código, mas tenho uma pergunta sobre a saída accuracy: 0.95614034 accuracy_baseline: 0.6666666 auc: 0.97714674 auc_precision_recall: 0.97176754 average_loss: 0.23083039 global_step:...