Saya mencoba menemukan pendekatan perencanaan untuk menyelesaikan masalah yang mencoba memodelkan pembelajaran materi baru. Kami berasumsi bahwa kami hanya memiliki satu sumber daya seperti Wikipedia, yang berisi daftar artikel yang direpresentasikan sebagai vektor pengetahuan yang dikandungnya dan...
Jaringan Hopfield dapat menyimpan vektor dan mengambilnya mulai dari versi berisiknya. Mereka melakukan pengaturan bobot untuk meminimalkan fungsi energi ketika semua neuron diatur sama dengan nilai vektor, dan mengambil vektor menggunakan versi berisik itu sebagai input dan memungkinkan jaring...
Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 18 hari yang lalu . Saya insinyur
Apa sebenarnya ontologi dalam AI? Bagaimana saya harus menulisnya dan mengapa itu
Sistem AI saat ini adalah mesin yang sangat mampu, dan baru-baru ini bidang Pemrosesan dan Respons Bahasa Alami telah meledak dengan inovasi, serta struktur algoritmik dasar mesin AI. Saya bertanya apakah, mengingat terobosan baru-baru ini, apakah ada sistem AI telah dikembangkan yang mampu (lebih...
Dari makalah penelitian DeepMind di arxiv.org: Dalam tulisan ini, kami menerapkan algoritma yang sama tetapi sepenuhnya generik, yang kami sebut AlphaZero , untuk permainan catur dan shogi serta Go, tanpa pengetahuan domain tambahan selain aturan permainan, menunjukkan bahwa pembelajaran...
Roger Schank melakukan beberapa pekerjaan menarik pada pemrosesan bahasa dengan Conceptual Dependency (CD) pada 1970-an. Dia kemudian pindah agak keluar dari lapangan, sedang dalam Pendidikan akhir-akhir ini. Ada beberapa aplikasi yang berguna dalam generasi bahasa alami (BABEL), generasi cerita...
Saya berpikir tentang AI dan bagaimana mereka akan bekerja, ketika saya menyadari bahwa saya tidak bisa memikirkan cara bahwa AI bisa diajarkan bahasa. Seorang anak cenderung belajar bahasa melalui asosiasi bahasa dan gambar ke suatu objek (misalnya, orang mengatakan kata "anjing" saat berada di...
Apa keuntungan dari memiliki mobil yang bisa menyetir sendiri? Kita akan dapat memiliki lebih banyak mobil di lalu lintas pada saat yang bersamaan, tetapi bukankah itu juga akan membuat lebih banyak orang memilih untuk menggunakan mobil, sehingga lalu lintas dan kesehatan masyarakat benar-benar...
Bayangkan mencoba menciptakan lingkungan virtual simulasi yang cukup rumit untuk membuat "AI umum" (yang saya definisikan sebagai AI yang sadar diri) tetapi sesederhana mungkin. Seperti apa lingkungan minimal ini? yaitu lingkungan yang hanya permainan catur akan terlalu sederhana. Program catur...
Saya sedang meneliti Jaringan Seluler Neural dan sudah membaca dua artikel Chua ( 1988 ). Dalam jaringan saraf sel, sel hanya berhubungan dengan tetangganya. Jadi mudah digunakan untuk pemrosesan gambar waktu nyata. Pemrosesan gambar dilakukan dengan hanya 19 angka (dua matriks 3x3 disebut A dan B...
Saya menemukan lembar cheat jaringan saraf berikut ( Cheat Sheets untuk AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data ). Untuk apa semua jenis jaringan saraf ini digunakan? Sebagai contoh, jaringan saraf mana yang dapat digunakan untuk regresi atau klasifikasi, yang dapat...
Saya mengerti bahwa konsep pencarian itu penting dalam AI. Ada pertanyaan di situs web ini mengenai topik ini, tetapi orang juga bisa secara intuitif memahami alasannya. Saya sudah memiliki kursus pengantar AI, yang berlangsung setengah semester, jadi tentu saja tidak ada cukup waktu untuk membahas...
Saya ingin melatih bot yang menggunakan input teks, menghafal beberapa kategori dan menjawab pertanyaan sesuai. Selain versi 2.0, saya ingin membuat bot untuk menjawab input suara juga. Manakah algoritma pembelajaran mesin / AI terbaru yang tersedia untuk hal yang sama? Tolong beritahu...
Segala sesuatu yang terkait dengan Deep Learning (DL) dan jaringan deep (er) tampaknya "berhasil", setidaknya berkembang sangat cepat, dan menumbuhkan keyakinan bahwa AGI berada dalam jangkauan. Ini adalah imajinasi populer. DL adalah alat luar biasa untuk mengatasi begitu banyak masalah, termasuk...
Baru-baru ini saya sedang mengerjakan masalah untuk melakukan beberapa analisis biaya pengeluaran saya untuk beberapa sumber daya tertentu. Saya biasanya membuat beberapa keputusan manual dari analisis dan rencana yang sesuai. Saya memiliki kumpulan data besar dalam format excel dan dengan ratusan...
Optimalisasi Kebijakan Wilayah Tepercaya (TRPO) dan Optimasi Kebijakan Proksimal (PPO) adalah dua algoritma gradien kebijakan canggih. Saat menggunakan tindakan kontinu tunggal, biasanya, Anda akan menggunakan beberapa distribusi probabilitas (misalnya, Gaussian) untuk fungsi kerugian. Versi...
Saya membaca buku Reinforcement Learning: An Introduction oleh Richard S. Sutton dan Andrew G. Barto (draft lengkap, 5 November 2017). Pada halaman 271, pseudo-code untuk Metode Gradient Kebijakan-Gradien Episodik disajikan. Melihat pseudo-code ini saya tidak bisa mengerti mengapa tampaknya...
Dalam posting blog Membangun model klasifikasi gambar yang kuat menggunakan data yang sangat sedikit , fitur bottleneck disebutkan. Apa saja fitur bottleneck? Apakah mereka berubah dengan arsitektur yang digunakan? Apakah mereka merupakan hasil akhir dari lapisan konvolusional sebelum lapisan yang...
Dalam Convolutional Neural Network, lapisan mana yang menghabiskan waktu maksimum dalam pelatihan? Lapisan konvolusi atau lapisan Sepenuhnya Terhubung? Kita dapat menggunakan arsitektur AlexNet untuk memahami hal ini. Saya ingin melihat waktu perpecahan proses pelatihan. Saya ingin perbandingan...