Saya membaca The Book of Why karya Judea Pearl , di mana ia menyebutkan bahwa pembelajaran yang mendalam hanyalah teknologi pemasangan kurva yang dimuliakan, dan tidak akan mampu menghasilkan kecerdasan seperti manusia. Dari bukunya ada diagram ini yang menggambarkan tiga tingkat kemampuan...
Saya seorang pelajar baru di NLP. Saya tertarik pada tugas menghasilkan kalimat. Sejauh yang saya ketahui, salah satu metode canggih adalah CharRNN , yang menggunakan RNN untuk menghasilkan urutan kata-kata. Namun, BERT telah keluar beberapa minggu yang lalu dan sangat kuat. Karena itu, saya...
Pertanyaannya adalah tentang arsitektur Deep Residual Networks ( ResNets ). Model yang memenangkan tempat pertama di "Skala Besar Pengenalan Visual 2015" (ILSVRC2015) di semua lima trek utama: ImageNet Klasifikasi: “jaring ultra-dalam” (kutipan Yann) 152 lapisan Deteksi ImageNet: 16% lebih...
Saya mengkode model pembelajaran penguatan dengan agen PPO berkat perpustakaan Tensorforce yang sangat baik , dibangun di atas Tensorflow. Versi pertama sangat sederhana dan saya sekarang menyelam ke lingkungan yang lebih kompleks di mana semua tindakan tidak tersedia di setiap
Saya membaca tentang jaringan permusuhan generatif (GAN) dan saya ragu akan hal itu. Sejauh ini, saya mengerti bahwa dalam GAN ada dua jenis jaringan saraf: satu adalah generatif ( GGG ) dan lainnya diskriminatif ( DDD ). Jaringan saraf generatif menghasilkan beberapa data yang dinilai jaringan...
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...
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...
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...
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...
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...
Saya melakukan tesis Master saya tentang Deep Generative Models dan saya sedang mencari subjek baru. T: Apa topik penelitian "terpanas" yang mendapat banyak perhatian dari komunitas pembelajaran mendalam belakangan ini? Beberapa klarifikasi: Saya memang melihat melalui pertanyaan serupa dan...
Saya memiliki setumpuk besar kendaraan dengan kebenaran panjang tanah mereka (Lebih dari 100 ribu sampel). Apakah mungkin untuk melatih jaringan yang dalam untuk mengukur / memperkirakan panjang kendaraan? Saya belum melihat makalah terkait dengan memperkirakan ukuran objek menggunakan jaringan...
Saya cukup baru dalam pembelajaran mendalam, tetapi saya pikir saya menemukan situasi dunia nyata yang tepat untuk mulai menggunakannya. Masalahnya adalah saya hanya menggunakan algoritma seperti itu untuk memprediksi hasil. Untuk proyek baru saya, saya perlu informasi untuk memberi makan mesin...
Apa definisi dari jaringan saraf yang dalam? Mengapa mereka begitu populer atau
Saya mendengar beberapa kali bahwa salah satu masalah mendasar / terbuka dari pembelajaran mendalam adalah kurangnya "teori umum" di dalamnya karena sebenarnya kita tidak tahu mengapa pembelajaran mendalam bekerja dengan baik. Bahkan halaman Wikipedia tentang pembelajaran dalam memiliki komentar...
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 bulan lalu . Tren pembelajaran mesin...
Saya telah melihat ke dalam Viv agen kecerdasan buatan dalam pengembangan. Berdasarkan apa yang saya pahami, AI ini dapat menghasilkan kode baru dan menjalankannya berdasarkan permintaan dari pengguna. Yang saya ingin tahu adalah bagaimana AI ini dapat belajar menghasilkan kode berdasarkan beberapa...
Saya sedang melatih auto-encoderjaringan dengan Adampengoptimal (dengan amsgrad=True) dan MSE lossuntuk tugas Pemisahan Sumber Audio saluran Tunggal. Setiap kali saya meluruhkan tingkat pembelajaran oleh suatu faktor, kehilangan jaringan melonjak secara tiba-tiba dan kemudian menurun sampai...
DeepMind menyatakan bahwa jaringan Q-dalam mereka (DQN) mampu untuk terus menyesuaikan perilakunya sambil belajar bermain 49 game Atari. Setelah mempelajari semua game dengan jaringan syaraf yang sama, apakah agen dapat memainkan semuanya pada level 'manusia super' secara bersamaan (setiap kali...
Singkat tentang pembelajaran yang mendalam (untuk referensi) : Pembelajaran mendalam adalah cabang pembelajaran mesin yang didasarkan pada serangkaian algoritma yang berupaya memodelkan abstraksi tingkat tinggi dalam data dengan menggunakan grafik yang dalam dengan beberapa lapisan pemrosesan,...