Intelligence artificielle deep-learning

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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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Comment les réseaux de neurones peuvent-ils gérer des tailles d’entrée variables?

Autant que je sache, les réseaux de neurones ont un nombre fixe de neurones dans la couche d'entrée. Si des réseaux de neurones sont utilisés dans un contexte tel que la PNL, des phrases ou des blocs de texte de différentes tailles sont envoyés à un réseau. Comment la taille …

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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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Quelle bibliothèque recommanderiez-vous pour commencer l'apprentissage en profondeur?

Quelle bibliothèque (TensorFlow ou Keras) recommanderiez-vous pour une première approche de l'apprentissage en profondeur? Je suis un étudiant en neurosciences et j'essaie pour la première fois des approches informatiques, si cela compte.

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Pourquoi Lisp est-il un si bon langage pour l'IA?

J'ai entendu auparavant des informaticiens et des chercheurs dans le domaine de l'IA que Lisp est un bon langage pour la recherche et le développement en intelligence artificielle. Est-ce que cela s'applique toujours, avec la prolifération des réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur? Quel était leur raisonnement à ce …

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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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Peut-on former des réseaux profonds pour prouver des théorèmes?

Supposons que nous ayons un grand nombre de preuves dans le calcul des prédicats du premier ordre. Supposons que nous ayons aussi les axiomes, les corollaires et les théorèmes dans ce domaine des mathématiques sous cette forme. Considérez chaque proposition qui a été prouvée et le corps de la théorie …

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Comprendre la fonction de perte GAN

J'ai du mal à comprendre la fonction de perte GAN comme indiqué dans Understanding Generative Adversarial Networks (un article de blog écrit par Daniel Seita). Dans la perte d'entropie croisée standard, nous avons une sortie qui a été exécutée via une fonction sigmoïde et une classification binaire résultante. États 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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À quoi sert une fonction d'activation dans les réseaux de neurones?

On dit que les fonctions d'activation dans les réseaux de neurones contribuent à introduire la non-linéarité . Qu'est-ce que ça veut dire? Que signifie la non-linéarité dans ce contexte? En quoi l'introduction de cette non-linéarité aide-t-elle? Les fonctions d' activation ont- elles d'autres objectifs ?

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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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Comment gérer des images de grandes tailles dans CNN?

Supposons qu'il y ait 10K images de tailles 2400 x 2400 à utiliser dans CNN. Selon moi, les ordinateurs conventionnels que les gens utilisent seront utiles. Maintenant, la question est de savoir comment gérer de si grandes tailles d'image où il n'y a pas de privilèges de sous-échantillonnage. Voici la …

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Quelle est la différence entre le machine learning et le deep learning?

Quelqu'un peut-il m'expliquer la différence entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond? Est-il possible d'apprendre le deep learning sans connaître le machine learning?

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Quand l'apprentissage en profondeur est-il excessif?

Par exemple, pour classer les e-mails comme spam, est-il utile - du point de vue du temps / de la précision - d'appliquer un apprentissage en profondeur (si possible) au lieu d'un autre algorithme d'apprentissage automatique? L'apprentissage en profondeur rendra- t-il inutiles d' autres algorithmes d'apprentissage automatique comme les Bayes …

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