Saya ingin membuat AI yang bisa memainkan lima-dalam-baris / gomoku. Seperti yang saya sebutkan dalam judul, saya ingin menggunakan pembelajaran penguatan untuk ini. Saya menggunakan metode gradien kebijakan , yaitu REINFORCE, dengan baseline. Untuk perkiraan nilai dan fungsi kebijakan, saya...
Apa definisi kecerdasan
Dalam Tersembunyi Hambatan untuk artikel Mobil Self-Driving Google kita dapat membaca bahwa: Mobil Google dapat mendeteksi dan merespons tanda berhenti yang tidak ada di petanya, fitur yang diperkenalkan untuk menangani tanda sementara yang digunakan di lokasi konstruksi. Google mengatakan...
Dalam artikel Wall Street Journal baru - baru ini , Yann LeCunn membuat pernyataan berikut: Langkah selanjutnya dalam mencapai tingkat manusia ai adalah menciptakan mesin yang cerdas — tetapi tidak otonom. Sistem AI di mobil Anda akan membawa Anda pulang dengan selamat, tetapi tidak akan memilih...
Kerangka kerja seperti PyTorch dan TensorFlow melalui TensorFlow Fold mendukung Dynamic Computational Graphs dan menerima perhatian dari para ilmuwan data. Namun, tampaknya ada kekurangan sumber daya untuk membantu dalam memahami Grafik Komputasi Dinamis. Keuntungan dari Dynamic Computational...
Tiga Hukum Robotika karya Isaac Asimov yang terkenal berasal dari konteks cerita fiksi ilmiah Asimov. Dalam cerita-cerita itu, ketiga undang-undang tersebut berfungsi sebagai langkah keamanan, untuk menghindari situasi yang tidak tepat waktu atau dimanipulasi agar tidak meledak dalam...
Pada 2004, Jeff Hawkins , penemu pilot kelapa sawit, menerbitkan buku yang sangat menarik berjudul On Intelligence , di mana ia merinci sebuah teori tentang cara kerja neokorteks manusia. Teori ini disebut kerangka Memori-Prediksi dan memiliki beberapa fitur yang mencolok, misalnya tidak hanya...
Dorongan di balik transisi abad ke-20 dari sirkuit analog ke digital didorong oleh keinginan untuk akurasi yang lebih besar dan kebisingan yang lebih rendah. Sekarang kami sedang mengembangkan perangkat lunak di mana hasil perkiraan dan kebisingan memiliki nilai positif. Dalam jaringan buatan,...
Mengingat masalah penghentian yang terbukti untuk mesin Turing , dapatkah kita menyimpulkan batas kemampuan Inteligensi Buatan yang
Pada Oktober 2014, Dr. Mark Riedl menerbitkan pendekatan untuk menguji kecerdasan AI, yang disebut "Lovelace Test 2.0" , setelah terinspirasi oleh Lovelace Test yang asli (diterbitkan pada 2001). Mark percaya bahwa Tes Lovelace asli tidak akan mungkin untuk lulus, dan karena itu, menyarankan versi...
Saya telah melihat istilah-istilah ini banyak dilemparkan ke situs ini, khususnya pada tag convolutional-neural-networks dan neural-networks . Saya tahu bahwa Jaringan Saraf Tiruan adalah sistem yang didasarkan pada otak manusia secara longgar. Tapi apa perbedaan antara Neural Network...
Misalkan NN berisi nnn lapisan tersembunyi, contoh pelatihan mmm , xxx fitur, dan ninin_i node di setiap lapisan. Apa kompleksitas waktu untuk melatih NN ini menggunakan back-propagation? Saya punya ide dasar tentang bagaimana mereka menemukan kompleksitas waktu dari algoritma, tetapi di sini ada...
Selama 50 tahun terakhir, kenaikan / penurunan / peningkatan popularitas jaring saraf telah bertindak sebagai 'barometer' untuk penelitian AI. Jelas dari pertanyaan di situs ini bahwa orang-orang tertarik untuk menerapkan Deep Learning (DL) ke berbagai masalah sulit. Karena itu saya punya dua...
Dengan meningkatnya kompleksitas reCAPTCHA, saya bertanya-tanya tentang adanya beberapa masalah, bahwa hanya manusia yang akan dapat menyelesaikan (atau bahwa AI tidak akan dapat menyelesaikan selama itu tidak mereproduksi persis otak manusia) . Misalnya, teks yang terdistorsi dulu hanya mungkin...
Mengidentifikasi sarkasme dianggap sebagai salah satu masalah terbuka yang paling sulit dalam domain ML dan NLP. Jadi, apakah ada penelitian besar yang dilakukan di depan itu? Jika ya, seperti apa akurasi itu? Tolong juga jelaskan model NLP secara
Dari Wikipedia: Cermin neuron adalah neuron yang terbakar baik ketika hewan bertindak maupun ketika hewan mengamati tindakan yang sama dilakukan oleh orang lain. Mirror neuron terkait dengan pembelajaran imitasi, fitur yang sangat berguna yang hilang dalam implementasi AI dunia nyata saat ini....
Pada halaman wikipedia tentang AI, kita dapat membaca: Pengenalan karakter optis tidak lagi dianggap sebagai contoh "kecerdasan buatan" yang telah menjadi teknologi rutin. Di sisi lain, basis data MNIST digit tulisan tangan dirancang khusus untuk pelatihan dan pengujian jaringan saraf dan...
Dikatakan bahwa fungsi aktivasi dalam jaringan saraf membantu memperkenalkan non-linearitas . Apa artinya ini? Apa yang non-linearitas dalam konteks ini? Bagaimana pengantar non-linearitas ini membantu? Apakah ada tujuan lain dari fungsi aktivasi
Saya berjuang untuk memahami fungsi kehilangan GAN seperti yang disediakan dalam Understanding Generative Adversarial Networks (posting blog yang ditulis oleh Daniel Seita). Dalam kehilangan lintas-entropi standar, kami memiliki output yang telah dijalankan melalui fungsi sigmoid dan klasifikasi...
Hanya untuk bersenang-senang, saya mencoba mengembangkan jaringan saraf. Sekarang, untuk backpropagation saya melihat dua teknik. Yang pertama digunakan di sini dan di banyak tempat lain juga. Apa yang dilakukannya adalah: Ini menghitung kesalahan untuk setiap neuron output. Ini...