Inteligência artificial deep-learning

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Os cientistas sabem o que está acontecendo dentro das redes neurais artificiais?

Os cientistas ou especialistas em pesquisa sabem da cozinha o que está acontecendo dentro de uma rede neural "profunda" complexa, com pelo menos milhões de conexões disparando em um instante? Eles entendem o processo por trás disso (por exemplo, o que está acontecendo por dentro e como funciona exatamente) ou …

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Como as redes neurais podem lidar com diferentes tamanhos de entrada?

Até onde eu sei, as redes neurais têm um número fixo de neurônios na camada de entrada. Se redes neurais são usadas em um contexto como PNL, frases ou blocos de texto de tamanhos variados são alimentados para uma rede. Como o tamanho da entrada variável é reconciliado com o …

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Computadores digitais podem entender o infinito?

Como ser humano, podemos pensar no infinito. Em princípio, se tivermos recursos suficientes (tempo etc.), poderemos contar infinitamente muitas coisas (incluindo resumo, como números ou reais). Por exemplo, pelo menos, podemos levar em consideração números inteiros. Podemos pensar, principalmente, e "entender" infinitamente muitos números que são exibidos na tela. Atualmente, …

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Qual biblioteca você recomendaria para começar com o aprendizado profundo?

Qual biblioteca (TensorFlow ou Keras) você recomendaria para uma primeira abordagem ao aprendizado profundo? Eu sou um estudante de neurociência tentando pela primeira vez abordagens computacionais, se isso importa.

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Por que o Lisp é uma linguagem tão boa para a IA?

Já ouvi antes de cientistas da computação e de pesquisadores da área de IA que o Lisp é uma boa linguagem para pesquisa e desenvolvimento em inteligência artificial. Isso ainda se aplica, com a proliferação de redes neurais e aprendizado profundo? Qual foi o raciocínio deles para isso? Em quais …

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Em uma CNN, cada novo filtro possui pesos diferentes para cada canal de entrada ou os mesmos pesos de cada filtro são usados nos canais de entrada?

Meu entendimento é que a camada convolucional de uma rede neural convolucional tem quatro dimensões: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters. Além disso, entendo que cada novo filtro é complicado por TODOS os canais de entrada (ou mapas de recursos / ativação da camada anterior). NO ENTANTO, o gráfico abaixo do CS231 …

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A inteligência artificial é vulnerável a hackers?

O artigo As limitações do aprendizado profundo em configurações adversas explora como as redes neurais podem ser corrompidas por um invasor que pode manipular o conjunto de dados com o qual a rede neural treina. Os autores experimentam uma rede neural destinada a ler dígitos manuscritos, prejudicando sua capacidade de …

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Redes profundas podem ser treinadas para provar teoremas?

Suponha que tenhamos um grande número de provas no cálculo de predicado de primeira ordem. Suponhamos que também tenhamos axiomas, corolários e teoremas nessa área da matemática dessa forma. Considere cada proposição que foi provada e o corpo da teoria existente em torno dessa proposição específica como um exemplo em …

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Entendendo a função de perda de GAN

Estou lutando para entender a função de perda de GAN, conforme fornecido em Noções básicas sobre redes adversas generativas (uma postagem de blog escrita por Daniel Seita). Na perda padrão de entropia cruzada, temos uma saída que foi executada através de uma função sigmóide e uma classificação binária resultante. Estados …

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Problemas e alternativas às abordagens de Aprendizado Profundo?

Nos últimos 50 anos, o aumento / queda / aumento da popularidade das redes neurais tem agido como um 'barômetro' para a pesquisa em IA. Está claro nas perguntas deste site que as pessoas estão interessadas em aplicar o Deep Learning (DL) a uma ampla variedade de problemas difíceis. Portanto, …

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Qual é o objetivo de uma função de ativação em redes neurais?

Diz-se que as funções de ativação em redes neurais ajudam a introduzir a não linearidade . O que isto significa? O que não linearidade significa nesse contexto? Como a introdução dessa não linearidade ajuda? Existem outros propósitos de funções de ativação ?

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Uma rede neural pode ser usada para prever o próximo número pseudo-aleatório?

É possível alimentar uma rede neural com a saída de um gerador de números aleatórios e esperar que ela aprenda a função de hash (ou gerador), para que possa prever qual será o próximo número pseudo-aleatório gerado ? Algo assim já existe? Se já foi feita uma pesquisa sobre isso …

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Como lidar com imagens de tamanhos grandes na CNN?

Suponha que existam 10.000 imagens de tamanhos 2400 x 2400 para serem usadas na CNN. De acordo com a minha visão, os computadores convencionais que as pessoas usam serão úteis. Agora, a questão é como lidar com tamanhos de imagem tão grandes, onde não há privilégios de reduzir a amostragem. …

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Qual é a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo?

Alguém pode me explicar a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo? É possível aprender um aprendizado profundo sem conhecer o aprendizado de máquina?

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Alguém já pensou em fazer uma rede neural fazer perguntas, em vez de apenas respondê-las?

A maioria das pessoas está tentando responder perguntas com uma rede neural. No entanto, alguém pensou em como fazer a rede neural fazer perguntas, em vez de responder a perguntas? Por exemplo, se uma CNN pode decidir a qual categoria um objeto pertence, então pode fazer alguma pergunta para ajudar …

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