Inteligência artificial

Estou tentando detectar um logotipo de canal de TV dentro de um arquivo de vídeo. Portanto, basta inserir um .mp4vídeo de entrada , detectar se esse logotipo está presente em um quadro específico, por exemplo, primeiro quadro ou não. Temos esse logotipo com antecedência (embora possa não ser o% 100 …

10 neural-networks  convolutional-neural-networks  pattern-recognition  detecting-patterns 

Isso pode parecer bobagem para alguém que tem muita experiência com redes neurais, mas me incomoda ... Quero dizer, randomizar pesos iniciais pode fornecer melhores resultados que seriam um pouco mais próximos da aparência da rede treinada, mas também pode ser exatamente o oposto do que deveria ser, enquanto 0,5 …

10 neural-networks  training 

Atualmente, estou escrevendo um mecanismo para jogar um jogo de cartas, pois ainda não existe um mecanismo para esse jogo em particular. Espero poder introduzir uma rede neural no jogo depois e fazer com que ela aprenda a jogar. Estou escrevendo o mecanismo de forma que seja útil para um …

10 neural-networks  machine-learning  gaming  neat 

Ouvi várias vezes que um dos problemas fundamentais / abertos da aprendizagem profunda é a falta de "teoria geral", porque na verdade não sabemos por que a aprendizagem profunda funciona tão bem. Até a página da Wikipedia sobre aprendizado profundo tem comentários semelhantes . Essas declarações são credíveis e representativas …

10 deep-learning 

No capítulo 26 do livro Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna (3ª edição), o livro discute "singularidade tecnológica". Cita IJ Good, que escreveu em 1965: Que uma máquina ultra-inteligente seja definida como uma máquina que pode superar em muito todas as atividades intelectuais de qualquer homem, por mais inteligente que seja. …

10 philosophy  definitions  singularity  superintelligence 

Desde a primeira revolução industrial, as máquinas assumem o emprego de pessoas e a automação faz parte da evolução social humana nos últimos 3 séculos, mas todas essas máquinas substituem trabalhos mecânicos, de alto risco e de baixa qualificação, como uma linha de produção de uma fábrica de automóveis. Mas …

10 philosophy  agi  social  singularity 

Eu queria começar a experimentar redes neurais e, como um problema de brinquedo, queria treinar um para conversar, ou seja, implementar um bot de bate-papo como o cleverbot. Não é tão inteligente assim. Procurei alguma documentação e encontrei muitos tutoriais sobre tarefas gerais, mas poucos sobre esse tópico específico. O …

10 neural-networks  chat-bots  recurrent-neural-networks  lstm 

Nas linguagens de programação, há um conjunto de regras gramaticais que governam a construção de instruções e expressões válidas. Essas regras ajudam na análise dos programas escritos pelo usuário. Pode haver um conjunto funcionalmente completo de regras gramaticais que possam analisar com precisão qualquer declaração em inglês (específico do código …

10 ai-design  natural-language-processing  semantics 

Eu queria saber quais são as diferenças entre hiper-heurísticas e meta-heurísticas e quais são suas principais aplicações. Quais problemas são adequados para serem resolvidos pelas hiper-heurísticas?

10 definitions  optimization 

Na década de 1950, havia uma crença generalizada de que a "Inteligência Artificial" rapidamente se tornaria autoconsciente e inteligente o suficiente para ganhar xadrez com os seres humanos. Várias pessoas sugeriram prazos de, por exemplo, 10 anos (veja "História Oficial da Controvérsia Perceptron" de Olazaran, ou, digamos, 2001: Odisséia no …

10 comparison  agi  history  weak-ai 

Em meados da década de 1980, Rodney Brooks criou os fundamentos da "nova IA". A alegação central era de que a abordagem simbolista da 'Boa IA antiquada' (GOFAI) falhou ao tentar 'exagerar a cognição de cima para baixo ', e que a cognição incorporada era necessária, ou seja, construída de …

10 agi  gofai  embodied-cognition 

Existem técnicas modernas de gerar desafios CAPTCHA textuais (para que a pessoa precise digitar o texto correto) que possam facilmente enganar a IA com alguns métodos de ofuscação visual, mas ao mesmo tempo os humanos possam resolvê-los sem qualquer esforço? Por exemplo, estou falando da simples capacidade de reconhecer texto …

10 image-recognition  research  ocr 

Qual é o objetivo do método "dropout" e como ele melhora o desempenho geral da rede neural?

10 deep-network  overfitting  performance 

Existem várias funções de ativação, como ReLU, sigmoid ou tanhtanh\tanh . O que acontece quando eu misturo funções de ativação? Recentemente, descobri que o Google desenvolveu a função de ativação Swish, que é (x * sigmoid). Ao alterar a função de ativação, ele pode aumentar a precisão de um pequeno …

10 neural-networks  machine-learning  activation-function  relu  sigmoid 

O teorema do No Free Lunch (NFL) afirma (consulte o artigo Coevolutionary Free Lunchches de David H. Wolpert e William G. Macready) quaisquer dois algoritmos são equivalentes quando o desempenho é medido em todos os possíveis problemas O teorema "No Free Lunch" é realmente verdadeiro? O que isso realmente significa? …

10 machine-learning  optimization  proofs  no-free-lunch