Perguntas com a marcação «neural-networks»

Estou escrevendo um jogo de brinquedo simples, com a intenção de treinar uma profunda rede neural sobre ela. As regras dos jogos são aproximadamente as seguintes: O jogo tem um tabuleiro composto por células hexagonais. Ambos os jogadores têm a mesma coleção de peças que podem escolher posicionar livremente no …

13 neural-networks  deep-learning  game-ai 

Como decidir o número ideal de camadas a serem criadas durante a implementação de uma rede neural (feedforward, propagação traseira ou RNN)?

13 neural-networks  hidden-layers 

Esses tipos de perguntas podem ser dependentes de problemas, mas tentei encontrar pesquisas que abordassem a questão de saber se o número de camadas ocultas e seu tamanho (número de neurônios em cada camada) realmente importa ou não. Então, minha pergunta é: realmente importa se, por exemplo, temos uma grande …

13 neural-networks 

Escolho a função de ativação para a camada de saída, dependendo da saída necessária e das propriedades da função de ativação que conheço. Por exemplo, eu escolho a função sigmóide quando estou lidando com probabilidades, uma ReLU quando estou lidando com valores positivos e uma função linear quando estou lidando …

13 neural-networks  machine-learning  math  activation-function 

Estou lendo sobre redes contraditórias generativas (GANs) e tenho algumas dúvidas sobre isso. Até agora, entendo que em uma GAN existem dois tipos diferentes de redes neurais: uma é gerativa ( GGG ) e a outra discriminativa ( DDD ). A rede neural generativa gera alguns dados que a rede …

12 neural-networks  machine-learning  deep-learning  generative-adversarial-networks 

Eu sou novo na rede neural e estou tentando entender matematicamente o que torna as redes neurais tão boas em problemas de classificação. Tomando o exemplo de uma pequena rede neural (por exemplo, uma com 2 entradas, 2 nós em uma camada oculta e 2 nós para a saída), tudo …

12 neural-networks 

Sei que um dos modismos recentes agora é treinar uma rede neural para gerar roteiros e novos episódios, por exemplo, Friends ou The Simpsons, e isso é bom: é interessante e pode ser o primeiro passo necessário para criar programas que realmente gerem histórias sensatas / compreensíveis. Nesse contexto, as …

12 neural-networks  deep-learning  applications 

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 

Eu sou um novo aluno em PNL. Estou interessado na tarefa de gerar sentenças. Para mim, um método de última geração é o CharRNN , que usa o RNN para gerar uma sequência de palavras. No entanto, o BERT saiu há várias semanas e é muito poderoso. Portanto, estou pensando …

12 neural-networks  deep-learning  natural-language-processing 

Estou enfrentando o problema de ter imagens de diferentes dimensões como entradas em uma tarefa de segmentação. Observe que as imagens nem têm a mesma proporção. Uma abordagem comum que encontrei em geral no aprendizado profundo é cortar as imagens, como também é sugerido aqui . No entanto, no meu …

12 neural-networks  convolutional-neural-networks  datasets 

Encontrei a seguinte folha de dicas para redes neurais (folhas de dicas para IA, redes neurais, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e big data ). Para que são usados ​​todos esses tipos diferentes de redes neurais? Por exemplo, quais redes neurais podem ser usadas para regressão ou classificação, quais podem …

11 neural-networks  machine-learning  deep-learning  applications 

Estou pesquisando redes neurais celulares e já li os dois artigos de Chua ( 1988 ). Nas redes neurais celulares, uma célula está apenas em relação aos seus vizinhos. Portanto, é fácil usá-lo para processamento de imagens em tempo real. O processamento da imagem é realizado com apenas 19 números …

11 neural-networks  terminology  theory 

Durante minha pesquisa, deparei-me com "redes neurais de valor complexo", que são redes neurais que funcionam com entradas de valor complexo (provavelmente pesos também). Quais são as vantagens (ou simplesmente as aplicações) desse tipo de rede neural sobre redes neurais de valor real?

11 neural-networks 

Estou interessado em saber se existe alguma rede neural que resolva (com> = 80% de precisão) qualquer problema não trivial, que use muito poucos nós (onde 20 nós não é um limite rígido). Eu quero desenvolver uma intuição sobre tamanhos de redes neurais.

11 neural-networks 

Na Rede Neural Convolucional, qual camada consome o máximo de tempo em treinamento? Camadas de convolução ou camadas totalmente conectadas? Podemos usar a arquitetura AlexNet para entender isso. Quero ver a separação do tempo do processo de treinamento. Quero uma comparação de tempo relativo para que possamos fazer qualquer configuração …

11 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks