Questions marquées «deep-learning»

Pour les questions liées à l'apprentissage en profondeur, qui fait référence à un sous-ensemble de méthodes d'apprentissage automatique basées sur des réseaux de neurones artificiels (ANN) avec plusieurs couches cachées. L'adjectif deep fait donc référence au nombre de couches des ANN. L'expression deep learning a apparemment été introduite (bien que pas dans le contexte de l'apprentissage automatique ou des ANN) en 1986 par Rina Dechter dans l'article «Apprendre en cherchant dans les problèmes de satisfaction de contraintes».

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Les scientifiques savent-ils ce qui se passe dans les réseaux de neurones artificiels?
Les scientifiques ou les experts de la recherche savent-ils dans la cuisine ce qui se passe dans un réseau de neurones «profonds» complexe avec au moins des millions de connexions qui se déclenchent instantanément? Comprennent-ils le processus sous-jacent (par exemple, ce qui se passe à l'intérieur et comment ça fonctionne ...


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Les ordinateurs numériques peuvent-ils comprendre l'infini?
En tant qu'être humain, nous pouvons penser l'infini. En principe, si nous avons suffisamment de ressources (temps, etc.), nous pouvons compter une infinité de choses (y compris abstraites, comme des nombres ou réelles). Par exemple, au moins, nous pouvons prendre en compte des entiers. Nous pouvons penser, principalement, et «comprendre» ...



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Dans un CNN, chaque nouveau filtre a-t-il des poids différents pour chaque canal d'entrée, ou les mêmes poids de chaque filtre sont-ils utilisés sur les canaux d'entrée?
Ma compréhension est que la couche convolutionnelle d'un réseau neuronal convolutionnel a quatre dimensions: canaux d'entrée, hauteur de filtre, largeur de filtre, nombre de filtres. En outre, je crois comprendre que chaque nouveau filtre est simplement compliqué sur TOUS les canaux d'entrée (ou les cartes d'entité / d'activation de la ...

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L'intelligence artificielle est-elle vulnérable au piratage?
L'article The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings explore comment les réseaux de neurones peuvent être corrompus par un attaquant qui peut manipuler l'ensemble de données avec lequel le réseau de neurones s'entraîne. Les auteurs expérimentent un réseau neuronal destiné à lire des chiffres manuscrits, sapant sa capacité de ...



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Problèmes et alternatives aux approches Deep Learning?
Au cours des 50 dernières années, l'augmentation / la baisse / l'augmentation de la popularité des réseaux neuronaux a agi comme un «baromètre» pour la recherche sur l'IA. Il ressort clairement des questions sur ce site que les gens sont intéressés à appliquer le Deep Learning (DL) à une grande ...


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Un réseau de neurones peut-il être utilisé pour prédire le prochain nombre pseudo aléatoire?
Est-il possible d'alimenter un réseau de neurones en sortie d'un générateur de nombres aléatoires et de s'attendre à ce qu'il apprenne la fonction de hachage (ou générateur), afin qu'il puisse prédire quel sera le prochain nombre pseudo-aléatoire généré ? Est-ce que quelque chose comme ça existe déjà? Si des recherches ...




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