Saya mencoba mendeteksi logo saluran TV di dalam file video, jadi cukup berikan .mp4video input , deteksi apakah ada logo itu dalam bingkai tertentu, katakan bingkai pertama, atau tidak. Kami memiliki logo itu sebelumnya (walaupun mungkin ukurannya tidak 100% sama) dan lokasinya selalu...
Saya baru saja menemukan konsep cakupan neuron, yang merupakan rasio neuron teraktivasi dan total neuron dalam jaringan saraf. Tetapi apa artinya bagi neuron untuk "diaktifkan"? Saya tahu apa fungsi aktivasi, tetapi apa artinya diaktifkan misalnya dalam kasus fungsi ReLU atau
Apakah ada model yang mungkin yang berpotensi untuk menggantikan jaringan saraf dalam waktu dekat? Dan apakah kita perlu itu? Apa hal terburuk tentang menggunakan jaringan saraf dalam hal
Saya berpikir bahwa keuntungan menggunakan Leaky ReLU daripada ReLU adalah bahwa dengan cara ini kita tidak bisa menghilangkan gradien. Parametrik ReLU memiliki keunggulan yang sama dengan satu-satunya perbedaan bahwa kemiringan output untuk input negatif adalah parameter yang dapat dipelajari...
AlphaGo Zero berisi beberapa peningkatan dibandingkan dengan pendahulunya. Detail arsitektur Alpha Go Zero dapat dilihat di lembar contekan ini . Salah satu perbaikan tersebut menggunakan jaringan saraf tunggal yang menghitung probabilitas perpindahan dan nilai status pada saat yang sama,...
Ini mungkin terdengar konyol bagi seseorang yang memiliki banyak pengalaman dengan jaringan saraf tetapi itu mengganggu saya ... Maksud saya, pengacakan bobot awal mungkin memberi Anda hasil yang lebih baik yang akan sedikit lebih mirip dengan jaringan yang seharusnya, tetapi mungkin juga...
Saat ini saya sedang menulis mesin untuk memainkan permainan kartu, karena belum ada mesin untuk permainan khusus ini. Saya berharap dapat memperkenalkan jaring saraf untuk permainan setelahnya, dan memintanya belajar bermain game. Saya menulis mesin sedemikian rupa sehingga bermanfaat untuk...
Saya ingin mulai bereksperimen dengan jaringan saraf dan sebagai masalah mainan saya ingin melatih satu untuk mengobrol, yaitu menerapkan bot mengobrol seperti cleverbot. Lagipula tidak sepintar itu. Saya mencari-cari beberapa dokumentasi dan saya menemukan banyak tutorial tentang tugas-tugas...
Secara khusus, komputer tertanam (dengan sumber daya terbatas) menganalisis streaming video langsung dari kamera lalu lintas, mencoba untuk memilih bingkai yang baik yang berisi nomor plat mobil yang melintas. Setelah piring ditemukan, bingkai diserahkan ke perpustakaan OCR untuk mengekstrak...
Berbagai sumber yang saya sebutkan menyebutkan bahwa MSE itu hebat karena cembung. Tapi saya tidak mengerti caranya, terutama dalam konteks jaringan saraf. Katakanlah kita memiliki yang berikut ini: XXX : dataset pelatihan YYY : target ΘΘ\Theta : himpunan parameter modelfΘfΘf_\Theta (model...
Deep Mind telah menerbitkan banyak karya tentang pembelajaran dalam pada tahun-tahun terakhir, sebagian besar dari mereka canggih dalam tugas masing-masing. Tetapi berapa banyak dari pekerjaan ini yang sebenarnya telah direproduksi oleh komunitas AI? Sebagai contoh, kertas Neural Turing Machine...
Saya ingin melakukan beberapa percobaan dengan evolusi neural net (NEAT). Saya menulis beberapa GA dan kode neural di C ++ kembali di tahun 90-an hanya untuk bermain-main, tetapi pendekatan DIY terbukti cukup padat karya sehingga saya akhirnya menjatuhkannya. Banyak hal telah berubah sejak saat...
Apa manfaat yang bisa kita dapatkan dengan menerapkan Graph Neural Network daripada CNN biasa? Maksud saya jika kita dapat menyelesaikan masalah dengan CNN, apa alasannya kita harus mengonversi ke Jaringan Konvensional Grafik Convolutional untuk menyelesaikannya? Apakah ada contoh yaitu makalah...
Jaringan saraf adalah grafik tertimbang yang diarahkan. Ini dapat diwakili oleh matriks (jarang). Hal itu dapat memaparkan beberapa properti jaringan yang elegan. Apakah teknik ini bermanfaat untuk memeriksa jaringan
Bagaimana cara menggunakan algoritma evolusioner untuk merancang dan melatih jaringan saraf tiruan memiliki keunggulan dibandingkan menggunakan algoritma backpropagation
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,...
Saya telah bermain-main di taman bermain tensorflow . Salah satu set data input adalah spiral. Tidak peduli apa pun parameter input yang saya pilih, tidak peduli seberapa lebar dan dalam jaringan saraf yang saya buat, saya tidak bisa cocok dengan spiral. Bagaimana data ilmuwan cocok dengan data...
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...
Apakah mungkin untuk memberikan perkiraan praktis tentang ukuran jaringan saraf yang dapat dilatih pada GPU kelas konsumen umum ? Sebagai contoh: The Emergence of Locomotion (Reinforcement) kertas melatih jaringan menggunakan aktivasi tanh dari neuron. Mereka memiliki 3 lapisan NN dengan 300.200...
Jika neuron dan sinapsis dapat diimplementasikan menggunakan transistor, apa yang mencegah kita membuat jaringan saraf besar yang sewenang-wenang menggunakan metode yang sama dengan GPU yang dibuat? Pada dasarnya, kita telah melihat betapa luar biasa jaringan saraf virtual diimplementasikan pada...