Perguntas com a marcação «deep-network»

A página / estudo a seguir demonstra que as redes neurais profundas são facilmente enganadas, fornecendo previsões de alta confiança para imagens irreconhecíveis, por exemplo, Como isso é possível? Você pode, por favor, explicar idealmente em inglês simples?

63 convolutional-neural-networks  image-recognition  deep-network  computer-vision 

Eu sou novo na IA e gostaria de saber com palavras simples, qual é o conceito de lógica difusa? Como isso ajuda e quando é usado?

38 deep-network  terminology  fuzzy-logic 

Ao escrever seu algoritmo, como você sabe quantos neurônios você precisa por camada única? Existem métodos para encontrar o número ideal deles ou é uma regra de ouro?

28 deep-network  search  neurons 

Como uma rede neural que tem o adjetivo "profundo" realmente se distingue de outras redes similares?

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

Uma Rede Neural Convolucional pode ser usada para reconhecimento de padrões em um domínio problemático em que não há imagens pré-existentes, digamos, representando dados abstratos graficamente? Isso sempre seria menos eficiente? Esse desenvolvedor diz que o desenvolvimento atual pode ir além, mas não se houver um limite fora do reconhecimento …

21 deep-network  neural-networks  image-recognition  convolutional-neural-networks 

A questão é sobre a arquitetura de redes residuais profundas ( ResNets ). O modelo que conquistou o 1º lugar no "Desafio de Reconhecimento Visual em Grande Escala 2015" (ILSVRC2015) nas cinco faixas principais: Classificação ImageNet: Redes ultra-profundas (cotação Yann) de 152 camadas Detecção ImageNet: 16% melhor que o 2º …

12 neural-networks  machine-learning  deep-network  deep-learning  pattern-recognition 

Tudo relacionado às redes Deep Learning (DL) e deep (er) parece "bem-sucedido", pelo menos progredindo muito rápido e cultivando a crença de que a AGI está ao alcance. Isso é imaginação popular. O DL é uma ferramenta tremenda para enfrentar tantos problemas, incluindo a criação de AGIs. Não é suficiente, …

11 deep-learning  deep-network  agi 

Eu li que a maioria dos problemas pode ser resolvida com 1-2 camadas ocultas. Como você sabe que precisa de mais de 2? Para que tipo de problemas você precisaria deles (me dê um exemplo)?

11 deep-network  hidden-layers 

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

10 deep-network  overfitting  performance 

Qual é a definição de uma rede neural profunda? Por que eles são tão populares ou importantes?

10 machine-learning  deep-learning  terminology  deep-network  definitions 

Eu li que redes neurais profundas podem ser facilmente enganadas ( link ) para dar alta confiança no reconhecimento de imagens sintéticas / artificiais que estão completamente (ou pelo menos principalmente) fora do assunto de confiança. Pessoalmente, eu realmente não vejo um grande problema com o DNN dando alta confiança …

9 neural-networks  deep-network  image-recognition  convolutional-neural-networks  signal-processing 

Duas funções de ativação comuns usadas no aprendizado profundo são a função tangente hiperbólica e a função de ativação sigmóide. Entendo que a tangente hiperbólica é apenas um redimensionamento e tradução da função sigmóide: tanh( z) = 2 σ( z) - 1tanh⁡(z)=2σ(z)-1 1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1. Existe uma diferença …

8 neural-networks  machine-learning  deep-network  comparison  hidden-layers