Intelligence artificielle machine-learning

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Quelle est la différence entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique?

Ces deux termes semblent être liés, notamment dans leur application en informatique et en génie logiciel. Est-ce que l'un est un sous-ensemble de l'autre? Est-ce que l'un est un outil utilisé pour construire un système pour l'autre? Quelles sont leurs différences et pourquoi sont-elles significatives?

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Pourquoi Python est-il un langage si populaire dans le domaine de l'IA?

Tout d’abord, je suis un débutant en IA et ce n’est pas une question d’opinion ni de comparaison de langages de programmation. Je n'insinue pas que Python est le meilleur langage. Mais le fait est que la plupart des fameux frameworks d'intelligence artificielle prennent principalement en charge Python. Ils peuvent …

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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 réseaux de neurones sont-ils sujets à un oubli catastrophique?

Imaginez que vous montriez cent fois sur un réseau de neurones l'image d'un lion et que vous étiquetiez «dangereux», de sorte qu'il découvre que les lions sont dangereux. Imaginez maintenant que vous lui avez déjà montré des millions d’images de lions et que vous l’aviez étiquetée comme "dangereux" et "non …

38 neural-networks machine-learning theory incremental-learning catastrophic-forgetting

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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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Qu'est-ce que l'apprentissage auto-supervisé dans l'apprentissage automatique?

Qu'est-ce que l'apprentissage auto-supervisé en apprentissage automatique? En quoi est-ce différent de l'apprentissage supervisé?

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Comment sélectionner le nombre de couches cachées et le nombre de cellules mémoire dans un LSTM?

J'essaie de trouver des recherches existantes sur la façon de sélectionner le nombre de couches cachées et la taille de celles-ci d'un RNN basé sur LSTM. Existe-t-il un article dans lequel ce problème est étudié, c'est-à-dire combien de cellules de mémoire doit-on utiliser? Je suppose que cela dépend entièrement de …

28 neural-networks machine-learning research recurrent-neural-networks lstm

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En quoi un réseau neuronal profond est-il différent des autres réseaux neuronaux?

Comment un réseau neuronal ayant l'adjectif «profond» se distingue-t-il réellement des autres réseaux similaires?

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Est-il possible de former un réseau neuronal de manière incrémentale?

Je voudrais former un réseau de neurones où les classes de sortie ne sont pas (toutes) définies dès le départ. De plus en plus de classes seront introduites plus tard en fonction des données entrantes. Cela signifie que, chaque fois que j'introduis une nouvelle classe, je dois recycler le NN. …

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Existe-t-il des projets en cours utilisant Stack Exchange pour l'apprentissage automatique?

Y a-t-il des projets d'IA en cours qui utilisent l'échange de pile pour l'apprentissage automatique?

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Comment gérer les mouvements invalides dans l'apprentissage par renforcement?

Je veux créer une IA qui peut jouer à cinq dans une rangée / gomoku. Comme je l'ai mentionné dans le titre, je veux utiliser l'apprentissage par renforcement pour cela. J'utilise la méthode du gradient de politique , à savoir REINFORCE, avec la ligne de base. Pour l'approximation de la …

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Si les valeurs numériques ne sont que de simples estimations, pourquoi ne pas revenir à l'analogique pour l'IA?

L'impulsion derrière la transition du XXe siècle des circuits analogiques aux circuits numériques a été motivée par le désir d'une plus grande précision et d'un bruit plus faible. Nous développons maintenant un logiciel où les résultats sont approximatifs et où le bruit a une valeur positive. Dans les réseaux artificiels, …

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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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Différences entre les techniques de rétropropagation

Juste pour le plaisir, j'essaie de développer un réseau de neurones. Maintenant, pour la rétropropagation, j'ai vu deux techniques. Le premier est utilisé ici et dans de nombreux autres endroits également. Ce qu'il fait c'est: Il calcule l'erreur pour chaque neurone de sortie. Il la propage en retour dans le …

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Quelle est la complexité temporelle pour former un réseau de neurones en utilisant la rétropropagation?

Supposons qu'un NN contient nnn couches masquées, mmm exemples d'apprentissage, xxx entités et ninin_i nœuds dans chaque couche. Quelle est la complexité temporelle pour former ce NN en utilisant la rétropropagation? J'ai une idée de base sur la façon dont ils trouvent la complexité temporelle des algorithmes, mais ici, il …

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