Perguntas com a marcação «neural-networks»

Da Wikipedia: Um neurônio espelho é um neurônio que dispara quando um animal age e quando o animal observa a mesma ação executada por outro. Os neurônios-espelho estão relacionados à imitação de aprendizado, um recurso muito útil que está ausente nas implementações atuais de IA do mundo real. Em vez …

17 neural-networks  models 

Isso é de uma versão beta fechada para AI, com esta pergunta sendo postada pelo usuário número 47. Todo o crédito é para eles. De acordo com a Wikipedia , As máquinas Boltzmann podem ser vistas como a contraparte estocástica e generativa das redes Hopfield. Ambas são redes neurais recorrentes …

17 neural-networks  comparison  recurrent-neural-networks 

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 …

17 neural-networks  machine-learning  deep-learning  loss-functions  generative-adversarial-networks 

Apenas por diversão, estou tentando desenvolver uma rede neural. Agora, para retropropagação, vi duas técnicas. O primeiro é usado aqui e em muitos outros lugares também. O que ele faz é: Ele calcula o erro para cada neurônio de saída. Ele o retropropõe na rede (calculando um erro para cada …

17 neural-networks  machine-learning  backpropagation 

Suponha que um NN contenha nnn camadas ocultas, mmm exemplos de treinamento, xxx recursos e ninin_i nós em cada camada. Qual é a complexidade de tempo para treinar esse NN usando a propagação traseira? Eu tenho uma idéia básica sobre como eles encontram a complexidade do tempo dos algoritmos, mas …

17 neural-networks  machine-learning  backpropagation  time-complexity 

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 ?

17 neural-networks  deep-learning 

As redes neurais modulares / múltiplas (MNNs) giram em torno do treinamento de redes menores e independentes que podem alimentar uma à outra ou a outra rede superior. Em princípio, a organização hierárquica poderia nos permitir entender espaços de problemas mais complexos e alcançar uma funcionalidade mais alta, mas parece …

16 neural-networks  topology  architecture  neurons  biology 

Ouvi várias vezes que "as redes neurais são a melhor aproximação que temos para modelar o cérebro humano" e acho que é comum saber que as redes neurais são modeladas segundo o nosso cérebro. Eu suspeito fortemente que esse modelo tenha sido simplificado, mas quanto? Quanto, digamos, o NN de …

16 neural-networks  brain  topology 

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. …

15 neural-networks  deep-learning  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Eu só quero saber por que os engenheiros do Machine Learning e os programadores de IA usam linguagens como python para executar tarefas de IA e não C ++, mesmo que C ++ seja tecnicamente uma linguagem mais poderosa que python.

15 neural-networks  machine-learning  python  data-science  c++ 

Dada uma rede neural fff que recebe como entrada nnn pontos de dados: x1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_n . Dizemos que fff é permutação invariável se f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) para qualquer permutação pipipi . Alguém poderia recomendar um ponto de partida (artigo, exemplo ou outro artigo) para redes …

14 neural-networks  machine-learning  reference-request 

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 …

14 neural-networks  deep-learning 

Para um espaço de problema determinístico, preciso encontrar uma rede neural com a estrutura ideal de nós e links. Eu quero usar um algoritmo genético para simular muitas redes neurais para encontrar a melhor estrutura de rede para o domínio do problema. Eu nunca usei algoritmos genéticos para uma tarefa …

14 neural-networks  ai-design  genetic-algorithms  evolutionary-algorithms  neuroevolution 

Suponha que eu queira resolver um problema com uma rede neural que não seja adequada às topologias já existentes (perceptron, Konohen etc.) ou simplesmente não estou ciente da existência delas ou não consigo entender suas mecânica e eu confio por conta própria. Como automatizar a escolha da topologia (ou seja, …

14 neural-networks  topology  neuroevolution 

O cérebro humano usa uma função de ativação específica? Eu tentei fazer alguma pesquisa e, como é um limiar para saber se o sinal é enviado através de um neurônio ou não, soa muito como ReLU. No entanto, não consigo encontrar um único artigo confirmando isso. Ou é mais como …

13 neural-networks  machine-learning  brain